4.12. Моделирование непосредственного взаимодействия машин и механизмов

Для построения модели работы комплекса машин и механизмов необходимо иметь информацию о поведении каждой машины в различных режимах, возникающих вследствие аварийных простоев или изменения внешних условий. Эта информация получается либо путем проведения натурных наблюдений, либо в результате вспомогательного моделирования отдельных процессов.

Моделирование работы комплекса машин и механизмов включает следующие основные этапы:

• изучение исследуемого процесса с целью получения информации о характере его протекания;

• формализация процесса, определение совокупности состояний отдельных машин и механизмов, формулировка условий переходов из состояния в состояние;

• выбор совокупности параметров, характеризующих процесс функционирования;

• разработка алгоритмов, моделирующих процесс функционирования комплекса;

• программирование, отладка и реализация алгоритма на ЭВМ;

• обработка и анализ результатов моделирования.

Для получения информации о работе каждого механизма проводят статистические наблюдения. При этом функционирование каждой машины представляет собой чередование времени работы и ремонта (рис. 2а). На основании статистических наблюдений строят функции плотности распределения вероятностей пребывания механизма в состоянии работы и ремонта (рис. 2б и в).

Зная подобные характеристики для каждого элемента схемы, формализуют процесс функционирования схемы. Для этого строят матрицу возможных состояний, граф переходов и матрицу переходов.

Рис. 2. График работы оборудования (а) и кривые плотности распределения времени (б) и ремонта оборудования (в).

Рассмотрим процесс непосредственного взаимодействия двух элементов. Каждый элемент может находиться в рабочем состоянии (1) или ремонте (0). Возможные состояния системы элементов приведены в табл.1.

Таблица 1

Состояние			Номер состояния
первого элемента	второго элемента	системы
1 1 0	1 0 1	1 0 0	1 2 3

Очевидно, что одновременно оба элемента в состоянии ремонта находиться не могут. При поломке одного элемента другой останавливается и находится в состоянии ожидания окончания ремонта вышедшего из строя элемента.

Возможные траектории блуждания системы иллюстрируются графом смены состояний (рис. 3). Условия перехода из одного состояния в другое для рассматриваемой системы сведены в табл.2.

Таблица 2

Состояние	Условия перехода из состояния в состояние
	1	2	3
1 2 3	- Безусловный То же	- Нет	Нет -

На основании графа смены состояний и условий перехода разрабатываем алгоритм статистического моделирования процесса, реализуя который на ЭВМ, получаем вероятностные характеристики функционирования схемы. Для случая непосредственного взаимодействия необходимо определить время эффективной работы и ремонта, схемы и функции плотности их распределения и .

Рис. 3. Граф смены состояний.

Далее, перейдем к рассмотрению современных программных систем, позволяющих решать задачи различной степени сложности, в том числе и задачи моделирования поведения и состояния сложных объектов, к которым относится горнодобывающее производство.

5. Экспертные системы

5.1. Назначение и специфика экспертных систем

Считается, что ЭС оформились в качестве самостоятельного научного направления в начале 80-х годов. К этому времени в ИИ наибольшую популярность приобрели роботы, с которыми ассоциировались самые яркие перспективы. Занятия интеллектуальными роботами породили такие термины, как "представление знаний" (фреймы, сценарии и т.п.), "инженерия знаний" - создание общей картины, исходя сразу из нескольких источников знаний (глаза, уши, осязание, запасенная информация, модель мира и т.п.). При моделировании действий робота и общения с роботом на естественном языке Т.Виноградом была впервые продемонстрирована возможность построения компонента объяснения системой своих действий.

Роботы привлекали тем, что они обеспечивали ограниченный канал связи с внешним миром, достаточный, чтобы возникали новые интересные постановки задач (проблема фрейма, конфликтные цели), но не слишком широкий, что позволило воспользоваться уже наработанным в искусственном интеллекте багажом методов, а не начинать все с самого начала.

Однако и здесь подстерегали свои трудности, хотя было разработано несколько типов роботов в США, Великобритании, Японии, а в США был даже утвержден "типовой робот" для проведения научно-исследовательских работ. Тем не менее, возникло много препятствий для дальнейшего развития исследований в этой области.

74