Источник: http://gregstanleyandassociates.com/whitepapers/ifac91-swansea/ifac91objectpaper.htm
Ключевые слова: экспертные системы, управления процессами, диспетчерское управление, знание техники, промышленное управление, управление приложениями, искусственный интеллект, системы реального времени компьютер, автоматизация, датчик неудач.
Аннотация
Эта статья дает обзор промышленных приложений в режиме реального времени, основанной на знаниях экспертных систем (KBESs) для управления технологическими процессами. После краткого обзора особенностей KBES полезных в процессе управления, несколько случаев исследования рассматриваются. Изучаемые уроки суммируются.
ВВЕДЕНИЕ
Обзор экспертных систем, основанных на знаниях. Методы искусственного интеллекта (AI) включают экспертные системы, основанные на правилах и объектно-ориентированные системы. Акцент это декларативное представление: отделение описания (знания) о процессе от последующего анализа знаний, логического вывода. Знания, таким образом, созданы более четко, видимо и анализируемо, вместо того, чтобы быть скрытыми внутри процедурного кода. Инструментарий хорошей экспертной системы, как правило, основан на объектно-ориентированной парадигме, и мы можем их называть, основанными на знаниях (KB) системами, или, основанной на знаниях экспертными системами (KBESs). Обзоры KBESs доступны в другом месте, поэтому мы сосредоточимся на аспектах, имеющих особое значение для системы управления.
Общий обзор объектно-ориентированного программирования задается Stefik & Bobrow (1986). Обзоры KB методов в процессе управления задаются Stephanopolous (1990), и Бристол(1989). Arzen (1990) дает обзор вопросов унификации системы управления и основанных на знаниях системах. Описания функции, необходимых в KBES системах для управления в реальном времени задаются Роуэн (1989), Мур и другими (1988), Мур, Stanley & Rosenof (1990), и Гофман, Стэнли и Хокинсон (1989).
KBES и технологии управления взаимодополняющие, в отличие от конкурирующих технологий. Технологии управления, как правило, подчеркивают количественную обработку, в то время как KBESs интегрируются как качественная и количественная обработка. KBES обеспечивает фреймворк для интеграции технологий, также разнообразны, как проектирование и операции, нейронные сети, основанной на правилах системы, символические причина/следствие моделей, логических сетях, дифференциальные решения уравнений и алгоритмов планирования.
Некоторые функции, основанных на знаниях экспертных систем, полезных для систем управления.
Текущий онлайн промышленные приложения, как правило, построены в рамках оболочек, как пакет сочетания инструментов. Различные оболочки KBES могут включать некоторые из следующих функций, полезных для интернет-приложений управления:Не все оболочки содержат все эти особенности. Эта статья основана, главным образом, на опыте пользователей G2, в режиме реального времени KBES оболочки, которая включает в себя все эти функции. Акцент в KBES в создании описания, или знание, независимо от последующего использования, что знания в нескольких приложениях. Например, разработчик указывает типы объектов на заводе, и определяет условия, которые могут соответствовать вине. Легкое накопление этих декларативных знаний, в сочетании с имеющихмся графическим интерфейсом, призывает быстрого прототипирования и итерационным уточнением подхода к разработке программного обеспечения. Пользователи часто используют графически ориентированных KBESs для создания графического языка, определяющих поведение объектов и соединений. Например, система, основанная на И и ИЛИ основывается действительно графическом языке. Непрерывная система управления в целом думать в терминах языков потока данных, состоящая из обработки блоков и сигналов, как описано выше. Grafcet (Бейкер и др., 1987) является примером графической язык для последовательного контроля, которые могут быть построены в KBES(Arzen, 1990). В Grafcet, объектов представляющих действия связаны направленные дуги указанием последовательного или параллельного выполнения. В целом, пользователи KBESs представляют почти все, как объекты. Они хорошо вписываются, как они думают.
ОБЩИЕ РОЛИ KBES В УПРАВЛЕНИИ
Некоторые роли экспертных систем в процессе управления, были изложены Stephanopolous (1990). Обзор некоторых текущих и ожидаемых приложений дается Ребайном и другими (1990). Rosenof (1990) подвел некоторые роли KBESs в пакетной автоматизации процесса. Многие из онлайн приложений могут охватить больше, чем одна из областей, определенных ниже, используя полезность KBES как общие рамки: Было доказано успешное применение KBES в следующих областях:
Следующее области приложени KBES, которые активно разрабатываются и тестируются в промышленности:
Следующие приложения являются вероятными кандидатами для будущего промышленного использования:
В области адаптивного управления, Астра, Энтон и Арзен (1986) описывают экспериментальные экспертные системы осуществление autotuner. Фоксборо продает системы автоподстройки управления, реализованные на аппаратном уровне, торговой марки в качестве контроллера Точные ™ (Бристоль, 1989). Она успешно применяется в многочисленных приложений. Он рекламируется как экспертные системы, захватив обширные знания по настройке контроллера. В этом смысле, он действует в качестве экспертной системы. Однако, контроллер-видимому, не были реализованы с использованием методов экспертной системы. Он описывается как Бристоль"10-15 страниц FORTRAN или С, неразборчивые в аутсайдеров (даже с концепцией изобретатель!) ". Кажется, что обычныепреимущества простой, легко читаемый, в сопровождении представление в виде правил и объектов в KBES не были достигнуты. Точное имеет доказано существование рынка для интеллектуального управления низкого уровня и адаптивного управления, по крайней мере, некоторые приложений. Основные вопросы, кроме надежности может быть упаковки и стоимости. Примеры применения в промышленности Мониторинг и замкнутое управление с обратной связью опреснения соленой воды в Reliable Water. Reliable Water компания строит заводы автоматического опреснения воды. Заводы, как правило, установлены в отдаленных местах, где нет оператора обычно на месте. Техники часто не удобные, доступны на сайте, либо, так что система должна быть очень надежной, а также диагностировать себя, когда она выходит из строя. Система требует больше контроля, чем типичные обратного осмоса, благодаря уникальной энергии восстановления техники. Существует значительное количество последовательного контроля, а некоторые постоянный контроль. Основанные на знаниях системы управления в авангарде автоматизации практике (Yankee конвейерные, 1989). Завод работает только с экспертной системой: нет ручных операций, с ручным приводом, или независимым набором или датчиков. Все датчики компьютера входы, и все манипуляторы с компьютерным управлением. В дополнение к контролю, KBES также включает в себя техническое обслуживание управления, управления запасами, мониторинга производительности, и ремонт советы. Входных датчиков включают давления, расхода, рН, солености, электропроводности, положение переключателя, и различного оборудования статусы. Выходы включают клапаны, насосы власти, выключатели и аналогичное оборудование. Типичная система имеет около 50 аналоговых и цифровых входов и 50 выходов. Система имеет около 350переменных, 700 правил, 470 процедур, 70 функци. И около 150 общих формул. KBES построена иерархически. Есть правила на высоком уровне, такие, как «если вода слишком соленая-то ...», которые вызывают более низкого уровня правила. Существуют явные правила для высокоуровневой цели, встроенные, чтобы учитывать эффеты управляющих воздействий и предотвращать повреждения. Цель самого высокого уровня «сделать воду питьевой». Эта декомпозиция делает ввод правил легче на высоком уровне, не беспокоясь за оперативные детали низкого уровня системы. Для устранения необходимости вмешательства оператора, значительная часть системы предназначена для автоматического восстановления после экстремальных условий. Например, система может оправиться от временного отключения питания, вызванные молнией. Во-первых, завод закрыли правильно. Система находит поломку выключателя, физически сбрасывает его, проверяет все оборудование, а затем восстанавливается завода. Система распознает сбои, и заменяет избыточное оборудование, где это возможно. Датчики обычно калиброваны и перекрестно проверены. Если датчик ошибается, вычисленное значение подставляется вместо. Система завода работает при частичной мощности или, в некоторых субоптимальных режимах, если это необходимо. Система, основанная на знаниях делает завод более надежным и менее дорогостоящими в эксплуатации. Подход, основанный на знаниях, занял около пяти лет для реализации. Заводы в успешной работе по всему миру. Опыт завод в области мониторинга, моделирования и управления в компании DuPont.
DuPont имеет многочисленные онлайн KBESs для диагностики, согласования данных, планирования, оптимизации и контроля (Rowan, 1989; Ребайн и др., 1990; Шрайбер, 1991). Они также комбинированные для объектно-ориентированного моделирования с объектно-ориентированными экспертными системами. FALCON, DuPont’s, первая онлайн экспертная система, выполняется система диагностики неисправностей на заводе нейлона в штате Виктория, Техас (Rowan, 1987,1988). Это была первая основанной на правилах система, записанной в пользовательском коде LISP, содержащий около 650 конкретных правил, и на основе 31 входных переменных. Обширное динамическое моделирование было построено для тестирования экспертной системы в процессе развития, и проверить обнаружение по крайней мере 25 вероятность ошибок. Неисправности включены неудачи насосов, загрязнение теплообменников, отходящих газов ограничение и контроль сбоев компонентов системы. Только одиночные неудачи были успешно диагностированы. Диагностика основана на количестве, первые модели принципов сочетается с эмпирической, "эвристический" системе знаний и исторические данные тенденции. Вцелом избыточность данных в сочетании с моделями, имеет важное значение, так, что основные методы, связанные с примирением данных могут быть применены для обнаружения неисправных датчиков. Для, например, дисбаланса материальных потоков об одном или нескольких узлов процесс помог определить измерения неудачи, как показано на Mah, Стэнли и Даунинг (1976). Диагностика неисправностей в ненормальных чрезвычайно динамических операций, таких как запуск было трудно. Значительно усилий было вложено в создание системы достаточно прочным, чтобы признать, что завод в режиме блокировки безопасности, или даже выключить. Этот сигнал тревоги фильтрации было необходимо, чтобы избежать ошибочных или неприятных советов. Диагностические системы обнаруживают 5 из 6 фактических неисправностей в течение первых месяцев операции. Однако, сначала он также сделал неприятное объявление из-за шума, датчик ошибок и ложных условий процесса. Это было необходимо для подавления объявления неисправностей, пока они неоднократно обнаружены. Чтобы справиться с проблемами шума, необходимо было ввести фильтрацию. Датчики, и причине, основанной на отфильтрованных данных. В частности, медленный дрейф термопары привел ко многим ложным объявлениям из-за ошибок в расчетах энергетического баланса. Это было необходимо для периодического расчета, фильтруют срок смещения для каждого энергетического баланса, чтобы помочь избежать этих ошибок. Эта модель остаточного подхода смещения дело с медленного дрейфа датчика была разработана Стэнли (1982). Инженерное решение было необходимых для настройки системы, чтобы избежать неудобств объявлений, но все же обнаружить реальные недостатки достаточно быстро для операторов, чтобы предотвратить опасном состояние. Дюпон был вдохновлен техническим успехом проекта, и осуществил другие онлайн системы, основанные на G2. Подход пользовательского кодирования FALCON в LISP был экономически не оправдан, в связи с высокой развитием и техническим обслуживанием. DuPont описал новые KBES, основанный на G2, установленных на том же заводе нейлона. Стимулом для этого система контроля качества является единообразие действий во всех операциях, сокращение продукт изменчивости, улучшение адипиновой чистоты, сокращение отходов, а также ISO 9000(безопасность) сертификации. KBES диспетчерского управления включает в себя баланс технологических потоков и запасов, и контроль потока композиции. Эта система является неотъемлемой частью усилий качества управления завода. Важной частью является система графического интерфейса, который автоматически отображает простой в последующих планов реагирования. Эта система работает уже с марта 1990 года. Система улучшения возможностей производства и контроль качества и снижение потерь. Кроме того, система оказалась ценным инструментом для передачи технологии. То есть, экспертная система помогает операторам понять сложный характер процесса и улучшает равномерности их действия. KBES распространяет опыт, так что лучший оператор и инженерной команды в действительности всегда доступны, и всегда бдительными Из-за нынешнего успеха, система в настоящее время дальнейшее развитие в 1991 году. DuPont не широкому освещению подробную информацию о своем текущем интернет-системы, так как считает их конкурентоспособными преимущество. Они заявили, что они "регулярно" видеть отдачу от инвестицийдо 10 к 1 (Ребайн и другие, 1990; Rowan, 1989). экономические последствия, как правило, к повышению урожайности, качества, и коммунальные услуги. Диагностика на Krummrich химический заводе "Монсанто" имеет несколько онлайн установок. Одним из основных успехов в проектировании общая библиотека. Диагноз на заводе химических Krummrich (Мертц,1990; Спанг Робинсон Доклад, 1989; Ребайн и др., 1990). Части библиотеки были установлены на других сайтах. Правила внимание нанизкоуровневые сбоев, таких как датчик или клапан неудач, которые являются общими для всех растений. Приложение использует иерархии классов и Непосредственный анализ процесса схеме. Система также включает в себя документацию устранения неполадок.
Система выполняет передачу и контур управления проверки, анализа и контроля датчика. Датчики и клапаны слабых звеньев в общий процесс управления. Количесто материала и модели энергетического баланса используются как часть этой проверки, что приводит к той же чувствительность к шуму и дрейфа опытных компанией Дюпон. Некоторые неудачи, такие, как замороженные клапанов или подключен бакжерла, не вызывают немедленного тревогу, но могут быть обнаружены. Применение на Krummrich завод проанализированы 200 из 475 датчиков, и 100 из135 контуров управления. Правила расхода, уровня, ампер, и проверка контура управления все они были сделаны в общих чертах. Логика давления и температуры должны быть настроены вне общей библиотеки в некоторых случаях. Шум был идентифицирован как проблемы в этой установке, что приводит к ложным тревогам. Один из методов, используемых задержки любого оператора уведомления о проблемах, пока был сделан вывод число раз, как это сделано в DuPont. Основной целью является найти недостатки либо не обнаруживается системой оператора и управления, или найти их раньше. Поиск незначительных проблемы быстрый, вы можете предотвратить их последствия от распространения и становится основным проблемы. В дополнение к поиску неисправностей, система предоставляет помощь во время расстроен. Monsanto внутренних исследования показали, что невнимание операторов на небольшие проблемы часто приводит к основным нарушает процесс. Операторы также трудно понять, обработка данных и реагирует должным образом во время крупного нарушения процесса. Выгоды безопасности, контроля качества, экологические показатели, на поток времени, и способность безопасно выполнить дальнейшую оптимизацию. Собственную оценку Монсанто было то, что процесс прерывания стоить $ 500000 каждый год. Системы на заводе Krummrich была онлайн непрерывно с сентября 1989 года, закрыли только несколько раз из-за сбоев питания. Первый проект окупил себя и других систем были установлены. Мониторинг, моделирование и оператор- in -контур управления в бумажный комбинат – Epak Epak обеспечивает поддержку принятия решений для операторов в бумажной фабрики в ведении Norske Skog С. Норвегии (Йегер, 1990; Opdahl, 1989). В высоко автоматизированный завод является крупнейшим на бумажной фабрики в Норвегии. Система надзора Система управления, с человека в петлю утвердить контроль изменений. Epak, построенный на вершине G2, можно получить ABB AFORA Финляндии. Система оценивает качество бумаги, рекомендует управление воздействием, и использует моделирования для прогнозирования последствий реализации рекомендованных мер. Стимулы для повышения качества, сводя к минимуму различия между сдвигами. Исходной системы ушло около 6 месяцев, чтобы построить, хотя коммерциализации и после этого времени. Есть три типа знаний в системе: "Оценка знаний", "коррекция знаний", и "Процесс познания". Оценки знаний используется для символически классифицированного качества как высокий, низкий, или "ОК". Коррекции знаний рекомендует контроля действий, на которые приходится взаимодействий. Правила используется для выбора среди комбинаций направленных изменений (шагов) в течение одного-трех параметров управления, сбалансированной, чтобы избежать нежелательных побочных эффектов. Некоторые численного моделирования используется. Короче говоря, карты коррекции знаний качественных изменений в соответствующие манипулировать изменения переменной. Обратная сторона этого знания называются процесс познания. Он прогнозирует воздействие управляющее воздействие изменений на продукт качества. Процесс знаний и включает в себя ограничения на манипулирование переменными и различные расчеты. Некоторые из процессов знаний представляются как "Качественная Матрица". Он используется для интернет-моделирования для прогнозирования состояний и последствия изменений. Это линейная модель со временем задержки, с разными коэффициентами для каждого сорта бумаги. Знания обеспечивают как инженеров так и операторов. Качество матрицы непосредственно доступны как набор графических объектов и связей, для контроля и изменения. Существует множество входных объекты, представляющие до 10 параметров управления, и множество выходных объектов, представляющих параметров качества. Связи между объектами имеют атрибут, содержащий коэффициенты линейного эффекта. Другие процессы знания представлены правила и функции. Возможно (многомерная) действия управления хранятся как отдельные объекты. Эти объекты имеют атрибуты, содержащая имя качества собственности, направления необходимых изменений, применимых управления параметры и направления изменений этих параметров управления. Действия являются приоритетными, и приоритеты могут быть изменены в Интернете. Приоритеты меняются, например, для каждого клиента, или когда ограничения нарушаются, или с учетом изменений в бизнес-целей, или для отражения новых идей. Правила решить, какие из этих объектов будет генерировать управляющее воздействие изменения.
Управление действиями нередко включает в себя итерации: небольшое изменение сделано, чтобы увидеть, что эффект будет. Если процесс улучшения в результате этих изменений, дальнейшим шагом, система отслеживает все изменения, внесенные и предсказывает их последствия, так что контроль действия основан на прогнозируемых отклонениях от цели. Повторяя, система использует как знания коррекции и обработки знаний. Моделирование представляет предсказанные эффекты для оператора. Оператор может работать "что если " анализа для моделирования последствий его собственной предлагаемого действий. Это предсказание очень популярны с завода операторов, и было одной из основных причин в строительстве доверия и получении признания оператора. Знание операторов "улучшилось, и более своевременно принимаются решения. По ускорению решения, из-ofspecification продукта на единицу продукции уменьшается. Экономикой будут достигнуты, поскольку жесткие качества управления позволили ближе подходы к ограничениям. Например, использование дорогой целлюлозы проводится с целью минимум. Из-за лучшего управления цветом, понижен и репульпированной документ был сокращен. Система стала наиболее осведомленных источников информации о качестве по сравнению с бумаги работы машины. Qualityrelated решения, теперь всегда так хорошо, как решения, лучшие оператора. Фреймворк в месте для продолжения операционных знаний. Планирования и управление с обратной связью составных частей при Alcoa Объектно-ориентированные, основанные на правилах системы управления оказались очень эффективными для управления отверждением композитных материалов в автоклавах и прессы (Манзини & Рол, 1990). Части создаются из сплетенным графитовых волокон и различных эпоксидных смол. Части должны быть смешаны по следующему рецепту, а затем нагреты при давлении, чтобы стимулировать химические реакции, а затем охлаждены при реакции. Во время химической реакции, тепло выделяется хорошо. Значительные градиенты температуры по толщине материала могут произойти, должны быть тщательно контролируемы, чтобы поддерживать силы конечного материала. Традиционные разомкнутой рампа-и-замочить управления может компенсировать тепловые отставания, но это приводит к чрезмерному производственному времени. Состояние исправления выведено косвенно из измерений температуры и давления и диэлектрических свойства. Как смола исправляется, она прогрессирует через последовательность различных состояний, каждое из которых требует различного типа контроль. Основной проблемой является выявление состояния переходов, так что стратегии управления могут быть включены. Определение состояния переходов требуется датчик ценности и оценки их производных. Существует сильный стимул, чтобы признать состояние переходов и свести к минимуму время обработки. Система мониторинга процесса является неотъемлемой частью этой системы управления. Управляющая часть производства базируется на его геометрии, технологического оборудования используются, и ограничения на неоднородном распределении температуры. Каждая часть может иметь различные функции, такие как толстый и тонкий регион, еще более осложняет управление. Extreme гибкость необходима, из-за низких производственных объемов, и большие изменения в материала, часть геометрии, и правила обработки. Традиционное управление методов было недостаточным для производства материалов этого типа. Система является успешной, с экономией времени обработки в среднем на 30% по сравнению с предыдущими обычными разомкнутыми стратегиями. Мониторинг сжигания отходов на 3M KBES, описанная Kinoglu (1991), мониторит завод для сжигания твердых отходов, в том числе следующие подпроцессы: сжигание в печи, пара, и борьбы с загрязнением. Система делает рекомендаций, таких как цикл пополнения и отключений. Например, падение давления тенденции энергии Оборудование для добычи контролируются, чтобы наблюдать за металл наращивания, который предлагает выключения. Эта система сочетает в себе количественные и управления технологическими процессами модели с методами экспертной системы. Система активно использует объектно-ориентированный стиль моделирования, основанное на плане-схеме. Операторы или инженеры могут использовать моделирование в "что-если" режим для оценки возможных изменений или усовершенствований. Существует значительное различие в неизвестным содержимым каждого барабана отходы поступают на incenerator. Таким образом, часть системы мониторинга оценивает свойства сгорания содержимого барабана, а затем через онлайн моделирование уровней предсказывает выбросы в электрофильтр и стек. Система говорит операторам, как долго барабана должны быть сожжены в печи (время цикла). Эта система позволяет сократить время, затрачиваемое на каждый барабан, и также обеспечивает адекватное сжигания. Устраняя консервативной, определенное время цикла, общая мощность завода эффективно увеличить. Система работает онлайн 24 часа в сутки. Вначале онлайн результаты системы были очень обнадеживающими. В частности, две аварии было предотвращено в достаточно короткое время. Система выявила проблемы и рекомендовала меры гораздо быстрее, чем раньше, а также выявила проблемы, указанные только для медленно меняющихся переменных, которые были незаметны для операторов. Из-за предотвращения аварий, система окупилась в короткое время. Система в настоящее время распространяется на модели большого завода, для расширения консультативных правил. Система расширяется для мониторинга резервуарного парка, и обеспечивает шаг за шагом инструкции к операторам за их деятельностью руководства. Управления с обратной связью некоторых параметров ожидалась к концу 1991 года.
Реактор брожения диспетчерского управления в университете и Массачусетском технологическом институте ewcastle В Университете Ньюкасла (Великобритания), были построены основанные на знаниях системы, которые охватывают диспетчерское управление, планирование и обнаружение неисправностей и диагностика для брожения управления реактором. (Эйнсли и другие, 1989, 1990; Моррис и др., 1991). Управление брожением трудное, потому что оно является нелинейным, изменяющимся во времени, и модели являются бедными. Это, как правило, пакетная обработка. Измерения жизненных процессов в основном косвенные, такого анализа отходящих газов и массы балансировки. Есть большие неопределенности измерений. Есть много переменных взаимодействия, с помощью различных фаз (быстрый рост по сравнению с медленным ростом и т.д.). Ньюкасл KBES применяет набор правил для онлайн данные для определения текущего этапа операции (рост микробов). Нынешний этап затем определяет, какие другие наборы правил распространяется на операции в рамках этой фазе. Система также проверяет целостность данных использованием общей избыточности моделей и измерений. Для диагностических частей KB, аппаратное обнаружение неисправности имеет довольно общий характер, в то время как "метаболические ошибки" более характерны для организмов в данной ферментации. В дополнение к фазе диагностики и роста определения, основанные на знаниях системы несут ответственность запланирование корма, и изменения в График в ответ на недостатки или другие изменения процесса. Система определяет наилучшее время, чтобы прекратить брожение и урожай продукта. Начальная схема управления была испытана в первую очередь на динамическом моделировании. Эта система была также протестирована на форуме промышленных данных, а также обнаруженные загрязненной партии лишь в 17часов, по сравнению с 75 часов он принял людей в фактические промышленных предприятий. Если бы система была в Интернете по адресу времени, значительная экономия в подложке кормов затрат и времени реактор был бы достигнут. В настоящее время система контролирует пилотных пекарских дрожжей брожения в Интернете по адресу университета. Промышленное применение в настоящее время разрабатывается. Аналогичные усилия предпринимаются в ходе работы на биопроцессов Массачусетского технологического центра, и управлении с обратной связью была оперативной. Результаты этой работы будут опубликованы.
ДРУГИЕ ПРИЛОЖЕНИЯ
Оператор в ISI Agroindustriale сахарной компании (Италия) сахарного завода KBES был установлен в Интернете по адресу ISI Agroindustriale сахарной компании в Италии (Филиппини и др.. др., 1990). Система советует операторам в следующих областях: оценка нормативов контуров управления, предотвращения неисправностей, стандартизация качества и урожайности, и оптимизации. Система была разработана тремя инженерами в течение трех месяцев. Она была хорошо принята, и считается важным инструментом в растениеводстве управления. Она в настоящее время расширяется. Замкнутая система наблюдения за концентратором в Оранда Noranda построена, на основанной на знаниях замкнутой системе надзора управления в Brunswick Mining & Smelting, управление концентратором (Северная Шахтер Magazine, 1990). Система считывает и/или изменения значений более 500 сигналов инструмента. Первую заявку онлайн динамического контроля баланса материала. Управление основано непосредственно на анализе процесса в схеме. Системы, окупились впервые через четыре месяца операции.
Распределенная система управления конфигурациии проверки на Simons Eastern Гибкость моделирования в графически ориентированных KBES была использована для разработки системы для тестирования распределенных систем управления (Anderson, 1990). Система имитирует процесс и проверяет конфигурацию DCS. Система успешно проверен несколько DCSS при постановке объекта Саймонса. Она в настоящее время расширяется использование более "АИ" возможности для автоматизации более общей процедуры испытания. Например, система будет планировать процесс нарушение тестирования и анализировать поведение контроллера. Шаттл мониторинга NASA в Космическом центре Джонсона NASA использует основанную на знаниях системы контроля космического корабля в Космическом центре Джонсона (Мураторе, Хайндел и др., 1990; Pohle, 1991; Монтгомери, 1991; Жирар, 1990). Цель заключается в повышении скорости и качестве решения управления. Есть около 5 различных приложений в сети, и еще 5 находятся в прогрессе. Одна из экспертных систем контролирует состояние 38 первичных реакций управления на трансфер. Система может обнаружить текущие проблемы, предсказать потенциальные проблемы, и моделировать последствия. KBES заменяет 20-страничное руководство процедурой, и делает необходимые расчеты для ускорения решения на 20 - 45 минут.
Другое приложение Booster Flight Controller эксперт. Он также может обнаруживать сбои и моделировать различные сценарии. Во время восхождения или въезда, управление полетом имеет меньше чем 20 секунд, чтобы обнаружить проблемы, ее анализа, и принять меры. KBES продемонстрировала способность правильно определить все известные неудачи руля scenarious, и моделировать дополнительных потенциальных, в несколько секунд. Типичные области применения взяли два шесть месяцев, для построения. Noteworthy проектов в процессе HALDRIS представляет собой интернет-экспертную систему для диспетчерского контроля и диагностики алюминиевых заводов в Гидро Aluminun, Норвегия (Роллан и др., 1991; Fjellheim, 1990). После работающих в режиме моделирования, прототип был введен в Интернете по адресу завода в ноябре 1990 года. Полномасштабное внедрение и проверки будет завершен в 1991 году. Средняя урожайность, как ожидается, увеличится на 0,5%. ОЭСР Halden Реактор Проект европейской ядерной безопасности проекта. SAS-II KBES для безопасности оценки и после поездки руководства (Нильсен, 1990) в настоящее время работает с детального моделирования. На заводе идет установка на Форсмарк-2 электростанции в Швеции. Знание, основанное на физическом моделе и логические схемы, состоящей из взаимосвязанных объектов, таких как ворота AND, OR ворота, и НЕ ворота, который затем привод Сигнализация объектов. Ворота объектов и взаимосвязей определить графического языка заменив эквивалентные нормы. Онлайн чрезвычайной процедуры системы управления была разработана для АЭС в Бельгии (Форе, 1990). Проект занял 3-х месяца, и был проверен с использованием операторов точной онлайн обучение симулятор. Обучение операторов было установлено, потребуется всего несколько минут. В рамках Расширенный Твердотопливные ракетные двигатели (ASRM) программы, Lockheed строит экспериментальный завод, а затем полномасштабная установка для твердого топлива топлива для НАСА. Lockheed использует объектно-ориентированного моделирования завода и системы управления на этапе разработки (Браунштейн, Браун и др., 1989). Осуществление будет использовать те же инструменты. То есть, контроль разработке с помощью основанной на знаниях инструмента проверяются на моделирования, а затем будет использоваться на заводе, когда она построена. Полная реализация интегрирует процесс моделирования, управления технологическими процессами, мониторинга и диагностики неисправностей. Завод модель основана на процессе схемы. Моделирование заявления и правила анализа схемы.
Несколько уроков
В режиме реального времени KBESs являются достаточно успешными во многих приложениях, в том числе замкнутый контур управления Суммарно приложения на DuPont, Reliable Water, Alcoa, University of Newcastle, и другие делают это ясно. С течением времени, больше системы станут замкнутыми. Многие из существующих систем уже занимают "серые" области между открытыми и закрытыми управления: цель управления является замкнутой, но оператор находится в обратной связи, и операторы обычно утвердить рекомендации. Эти нынешние системы делают управление - действия человека как случайного Deadtime. Кроме того, многие из приложений без обратной связи будут мигрировать на замкнутый цикл когда-нибудь, так как люди наращивать доверие, Следующие ранее картина миграции мониторинга компьютера разомкнутой для управления с обратной связью. АББ Epak может быть примером. За исключением там, как правило, DCS или PLC на самом низком уровне управления в KBES приложений. Эти системы выполняют простые задачи, адекватно работать на аппаратных средствах выше надежность, чем большинство компьютерные системы, и уже на месте, прежде чем большинство проектов KBES запущены.
Значительные выгоды, полученные в областях, дополняющих обычные элементы управления, такие как диагностика, управление качеством, и неправильные операции Значительные выгоды были достигнуты, как показано на тематических исследований. Большинство кредитов в тех же областях как хороший контроль процесса, например, процесс повторяемость, улучшение качества, достижения лучших demonstratable операции, сокращение времени партии, снижение отходов и затрат на энергию, и предотвращение несчастных случаев. Однако, причины для выгоды часто дополняют управления технологическим процессом, так как они часто получены в течение периода необычной операции, или из лучшего планирования нормальной работы управления. Диагностика необходима как часть общей системы управления, чтобы поймать основные проблемы, а затем отключить хрупкой, "нормальный " системы управления которые только обрабатывать нормальной работы. Проблемы качества может рассматриваться как недостатки - они являются экономическими неисправностями, только менее серьезными, чем проблемы безопасности. Диагностические методики как правило, также используются в пакетном управления системы для обнаружения и план перехода от одной операционной фазы в другую. Это были основные вопросы в композитных процесс отверждения и системы управления брожения. Значительные преимущества являются производными от производительности в развитии Хотя в ранних экспертных системах были серьезные усилия, графики ориентированных в режиме реального времени KBES теперь может значительно сократить время разработки по сравнению с обычным кодированием. Способность быстро создавать прототипы и получить пользовательский ввод Основное преимущество. Хотя любой из этих систем могут быть реализованы в обычном коде, будет трудно, больше времени и подвержен ошибкам, и труднее поддерживать.
Графически-ориентированные KBESs являются интеграцией технологии из-за их высокого уровня способности представлять, обработки и отображения знаний в различных формах, graphicsoriented KBESs может быть использован как инструмент для интеграции других методов. Один КБ представление может быть использовано для несколько целей. Это было особенно заметно для надежного водоснабжения и Alcoa. Ведется работа на различных местах, используя KBES для интеграции таких разнообразных технологий, какнейронные сети, деревья отказов, баз данных и правила экспертной системы. KBES можете помочь заполнить "МГК разрыв" между управления технологическими процессами и планирование и планирование. Например, однажды KBES имеет представление завода схемы, рецепты, и последовательность обработки и оценкам время обработки, что же представление может быть использовано как для целей планирования, а затем провести последовательного контроля (как это было сделано в некоторой степени наAlcoa). Главное то, что завод и информация о продукте представлены таким образом, зависит от приложения. В установка непрерывного действия, гибридная система может решить, когда время делать аварийные остановки, и осуществлять отключение. В серийное производство, гибридная система может определить конец одного этапа работы, а также переключатель схемы управления для следующего этапа операции. Системная интеграции является основным вопросом значительной части общих усилий в интеграции систем. Инструменты, которые строят в расширенную поддержку данных в реальном времени взаимодействия сэкономить значительные усилия в области развития. Ремонтопригодности является важным вопросом, FALCON системы, и аналогичные системы раннего не обновлять систему, и которые больше не используются. Обслуживание является одним из важнейших вопросов на предприятиях, потому что они всегда вносятся изменения, и связанные с ними системы компьютера необходимо развиваться вместе с ней. Современные KBES оболочки обеспечить лучшую основу. Системы должны быть переменчивы в естественный путь по пользователям, а не только А. И. разработчиков. KBESs специализированных в режиме реального времени использовать необходимые для приложений, управления технологическими процессами Ранее попытки расширить традиционные статические оболочки экспертной системы, или код системы с самого начала, как правило, интересные опыта. Эти основном неэффективными попытки были всего обусловлены периодически партий данные помещаются в файлы. Однако, для динамического производственной среды, эти подходы, в целом оказалась слишком медленной, слишком трудно быть экономически оправданными или обслуживании (как в случае сокол), и часто слишком ненадежны. специализированные в режиме реального времени KBES использует асинхронную обработку модель для получения данных и выполнения задач в рамках Экспертная система. необходимые функции для истории учета, отметки времени, и так далее, обеспечены. Кроме того, раннее LISP-системы, без специальных положений управления памятью, чтобы предотвратить сбор мусора, может страдают казалось бы, случайные-пауз во время сборки мусора (память мелиорации), неприемлемых для реального времени операции. в режиме реального времени KBES не нужно собирать мусор во время выполнения.
Сокращения разрыва KBESs между спецификациями, реализации, и во время выполнения KBESs поощряет декларативное представление информации, необходимой для разработки системы, такие как объекты с атрибутами, которые используются для построения моделей. Схема процесса сама является частью проектных и могут быть использованы непосредственно во время выполнения. Сама процедура может быть автоматизирована. Например, цели и подцели могут быть представлены как объекты, пригодные для полученияконтроля стратегий. Предметно-ориентированные эвристики на выбор контролируемых и манипулировать переменными могут быть явно представлены в виде правил или объектов. Этот тип высокий уровень представительства был ключ к Alcoa и надежному водоснабжению примеров. В интегрированный пакет, многие из объектов (таких, как процесс схемы), используемые Дизайнер может быть использован от конечного пользователя. Статус указания с помощью цвета полезна как дизайнер и конечных пользователей. программист отдельно от дизайнера и конечного пользователя, как правило, не требуется. Отдельный пакет программного обеспечения для проектирования и во время использования не нужны. Дополнение системы KBESs управления KBESs предоставляет новые инструменты, которые распространяются и дополняют существующие методы, а не заменяют их. Это естественно, потому что KBES подчеркивает качественные, символические методологии, а не количественные методологии. Она подчеркивает, представление концепции на высоком уровне абстракции или нескольких уровнях, вместо моделей низкого уровня завода. Как, например, обычных непрерывное схемы управления обычно зависит явно или неявно слабого сигнала Модель системы линеаризованной вблизи некоторых номинальной стоимости. Многомерное управление обычно считает, что все датчики хорошие. Эти элементы управления хорошо работают при нормальной работе. Однако, в случае процесс расстроен, датчик недостаточность или другие вина, многие системы управления помещаются в ручном режиме, так что операторы более экстремальные поправки могут быть сделаны непосредственно. Нормальной модели и управления сломать во время крайней операции. Там, более эффективные модели или действия, вероятно, будет проще, но на основе первых принципов, либо на эвристики. Эти альтернативные механизмы контроля легче построить в KBES, чем в обычных системах. KBESs также увеличивают системы контроля, путем предоставления более широкого признания переходов между различных этапах работы. Дополнение KBESs SPC методов на раннее выявление проблем и анализ основных причин, достижения В реальном времени Управление качеством SPC инструменты чувствительных детекторов проблем. Однако, они не дают руководящие указания в отношении коренных причин проблемы, или, как исправить проблемы. Это фундаментальное ограничение, потому что SPC методы могут не захват знаний модель процесса и использовать его. KBES можно применить SPC для выявления проблем и интеграции диагностические системы, чтобы точно определить причину проблемы. Таким образом, более широкой проблемы "поддержания продукта Качество "могут быть решены путем сочетания методов SPC, методы диагностики, так и обычные системы управления при нормальной работе. Такой более широкий подход к "реальном времени качества Менеджмент" успешно применяется компанией Дюпон и другие. Чистая SPC системы также требуют пользователи ждать, пока неисправность распространяется и неоднократно вызвало некондиционных продукции. По потенциала в процессе познания, ошибки могут быть обнаружены и исправлены задолго до методов SPC признать продукта проблемы. Диагностические методики реализованы в KBES можете использовать SPC методы, как чувствительных детекторов проблем, но и обеспечивают более широкие рамки для строительства в знания определить причины проблем и их устранения. Monsanto представила классический пример аналогичной мотивации на следующее: если клапан палочки, рефлюкс барабан пустой, заканчивая рефлюкс к дистилляции башни, наконец, вызывая продукта выйти из спецификации полчаса после вина. Диагностика может обнаружить застрял клапан В гораздо меньше чем за минуту. Организационные и вопросы реализации Некоторые из факторов успешного применения выделяются Ребайн и др. (1990).Факторы, способствующие общий успех, как правило, подобные проекты для управления технологическими процессами, такими как конечных пользователей и экспертов участие, приверженность руководства, и так далее. Основные разработки программного обеспечения и методов управления проектами по-прежнему необходимы, хотя процесс обычно следует больше прототипов и итеративный подход уточнения обширный обзор конечных пользователей. Моделирование является полезным как для модели рассуждений на основе и для тестирования.