Рыбина Технология построения динамических 2011

Это отдельный компонент G2. Он может использоваться для создания интерфейсов с системами сбора данных, внешними моделирующими системами, удаленными базами данных, системами вывода информации для конечных пользователей, не относящимися к G2, и другими программами. Все готовые мосты, предлагаемые компанией Gensym, разработаны с использованием GSI. В качестве основных функций GSI можно перечислить следующие:

∙получение данных из внешних источников;

∙управление значениями во внешних системах;

∙передача текстовых сообщений и получение подтверждений;

∙обработка событий на внешних серверах данных;

∙выполнение удаленных вызовов процедур (RPC) в любом направлении.

Кроме того GSI предоставляет возможности одновременного доступа к нескольким источникам данных. Например, GSI обрабатывает протокол (TCP/IP); производит буферизацию, квитирова-

ние, восстановление связи после обрыва, а также вход в прерываемый режим ожидания. GSI параллельно работает с G2, поэтому рассуждение в G2 может продолжаться и во время приема данных реального времени.

Архитектура G2 и предоставляемые интерфейсы к внешним системам позволяют распределять знания, данные и задачи между несколькими платформами с доступом к базам данных и иным системам.

G2 поддерживает различные адаптеры и интерфейсы для вмешательства человека, доступа к внешним источникам информации

ивзаимодействия с другими системами. В их число входят:

∙ODBC, Oracle SQL, Sybase SQL для реляционных баз данных;

∙JMS для информационных систем предприятия;

∙JMail для сетевой электронной почты;

∙HTML для сообщений в браузерах;

∙XML для обмена информацией с Интернет-приложениями;

∙OPC и OSISoft PI для устройств управления процессами;

∙HP OpenView для телекоммуникационных систем;

∙SNMP для телекоммуникационных сообщений;

∙G2 Sockets для подключения к сетевым разъемам;

121

∙ActiveX/COM для приложений ПК;

∙G2 Gateway Standard Interface для программистов C/C++;

∙G2 JavaLink для программистов Java.

2.1.3.Общая характеристика проблемно-ориентированных

средств на базе G2

Анализ возможностей ИС типа G2 показал, что G2 обладает очень важным свойством, позволяющим на базе G2 разрабатывать не только приложения для конкретных ПрО, но и создавать новые ИС, специализированные для решения либо конкретного класса задач, либо типа предметных областей.

Это связано с тем, что G2 обеспечивает возможность достаточно простого манипулирования графическим представлением объектов и составления различных схем, являющихся отображением технологических цепочек или абстрактных алгоритмов обработки данных, что обеспечивает базовые средства для построения проблем- но-ориентированных языков визуального программирования. В этом случае объекты приобретают свойства операторов и в совокупности с различными классами связей формируют грамматику нового языка.

Основным преимуществом такого подхода является то, что сформированная диаграмма потоков информации по сути и есть исполняемая программа, промежуточные фазы генерации кода и компиляции для ее использования не требуются. Впервые эта концепция была реализована фирмой Gensym в GDFL - языке графического представления информационных потоков для построения систем диагностики реального времени в системе GDA (G2 Diagnostic Assistant). Подход оказался настолько удачным, что в той или иной мере используется теперь во всех проблемно/предметноориентированных расширениях G2.

Кроме базового продукта – системы G2 на ее основе фирмой Gensym разработаны дополнительные проблемноориентированные средства разработки; основные из них:

G2 Optegrity, G2 NeurOn-Line, ReThink, DSP, GST, Fault Expert и BatchDesign_Kit.

122

На рис. 30 представлен «цветок», иллюстрирующий совокупность расширений базовой системы G2.

В табл. 10 приводится краткая характеристика назначения и основных функциональных возможностей проблемноориентированных и предметно-ориентированных расширений системы G2. Наибольший интерес в контексте данной работы представляет ИС для построения интеллектуальных агентов и МАС в виде проблемно-ориентированного расширения G2-Agents, представляющее собой одну из новых разработок фирмы Gensym Corp. [40]. Агенты в трактовке Gensym Corp. – это программные модули, обладающие некоторым интеллектом и автономностью. Агенты могут запускаться как внутри, так и вне G2, обычно соединяясь через сеть. Агенты могут работать автономно для анализа данных, контактировать с информацией более высокого уровня или принимать решения на местном уровне. Рассмотрим пример, иллюстрирующий необходимость использования G2-Agents для создания агентов и МАС в сложных производственных приложениях.

Рис. 30. Проблемно-ориентированные и предметно-ориентированные расширения системы G2

123

Пример. Если взять сложную производственную систему типа экономики государства и попытаться для управления использовать некоторый централизованный «планировщик» (decisions-maper), работающий на основе единой модели, то такой подход не позволит проводить оптимизацию решений в РВ, так как экономика слишком сложна для централизованного детального контроля.

А если взять тысячи агентов (это могут быть люди, предприятия, органы управления и т.д.), обладающих собственными решающими мощностями, то такая задача может быть решена гораздо лучше. Тем более, что разработать соответствующее приложение, например, используя G2-Agents, менее сложно, чем разработать экономику государства.

124

125

Продолжение табл. 10

126

Рассмотрим кратко некоторые из наиболее востребованных в настоящее время проблемно-ориентированных ИС [38], [39].

2.1.3.1. G2 Optegrity

Созданная на основе платформы машины вывода G2 , специализированная среда G2 Optegrity предназначена для прогнозного управления отклонениями от нормальных режимов в промышленном и энергетическом секторе.

Приложения, разрабатываемые на основе G2 Optegrity, используются для прогнозирования и разрешения комплексных проблем производственно-хозяйственных секторов и промышленных предприятий (например, возникновение дорогостоящих поломок или остановок производства). Приложения G2 Optegrity работают в РВ, используя информацию, полученную от существующих систем управления, серверов архивной информации и баз данных, что позволяет:

∙ прогнозировать поломки до того, как сработает аварийная сигнализация систем управления (операторы получат предупредительную информацию за несколько минут или даже часов до срабатывания аварийной сигнализации);

∙ анализировать, фильтровать и сопоставлять аварийные сигналы для поиска эффективного решения;

127

∙в кратчайшие сроки локализовывать настоящую причину возникновения проблем;

∙направлять действия оператора при восстановлении;

∙прогнозировать последствия отклонений технологических процессов, что дает операторам возможность определять приоритетность действий.

Встроенные «интеллектуальные объекты» (Intelligent Objects)

G2 Optegrity осуществляют внешний запуск приложений в масштабе всего предприятия, основываясь на экспертных знаниях об оборудовании (нагревателях, компрессорах, насосах, теплообменниках, датчиках и др.). Каждый интеллектуальный объект содержит правила для контроля состояния оборудования в целях выявления проблем на самых ранних стадиях, запуска диагностики и предупреждения операторов о необходимости действий еще до возникновения аварийных событий в традиционных системах управления. К числу таких проблем можно отнести проблемы, связанные с эффективностью, отказами оборудования, законами об охране окружающей среды и нарушениями условий безопасной работы.

Использование G2 Optegrity при создании графических интеллектуальных моделей, описывающих причинно-следственные связи между возможными проблемами и их симптомами, позволяет при возникновении данных симптомов осуществить полную проверку надежности всей цепочки оборудования (например, наличие низкого давления компрессора приведет к проверке состояния оборудования, расположенного до него, такого как приборы, регуляторы, трубы или теплообменники).

2.1.3.2. G2 NeurOn-Line

Продукт G2 NeurOn-Line, построенный на основе платформы G2, предназначен для прогнозирования и управления состоянием процессов, которые влияют на эффективность работы предприятий. Технология нейронных сетей, применяемая в G2 NeurOn-Line, увеличивает возможности измерений в РВ и прогнозирования важных технологических факторов, что позволяет принимать решения, улучшающие производительность, последовательность, использо-

128

вание ресурсов, качество, допуски и другие производственные показатели.

Большинство технологических процессов, особенно в производстве и коммунальных предприятиях (тепло- и водоснабжение, энергетика) постоянно изменяются в зависимости от многих факторов, включая отклонения в обрабатываемых материалах, износ производственного оборудования, различные производственные сдвиги, постоянно изменяющееся потребление и даже погодные условия. Изменяемость процессов делает управление ими более сложным и приводит к снижению качества и производительности.

G2 NeurOn-Line совмещает нейронные сети с технологией правил для обработки переменных процессов в РВ. Нейронные сети G2 NeurOn-Line анализируют постоянно поступающую информацию о процессах для оценки и прогноза важных переменных факторов, которые невозможно другим способом измерить в РВ. Нейронные сети отображают человеческие возможности распознавания ситуаций и обучения, используя как исторические, так и оперативные данные. При прогнозировании G2 NeurOn-Line принимает во внимание изменчивость процессов, чтобы помочь принять те решения, которые приведут к эффективной автоматизации процессов.

G2 NeurOn-Line поддерживает следующие виды нейронных сетей:

∙прогнозные – нейронной сети, сочетающие в себе статистические и нейронные слои (статистический слой улучшает прогнозные возможности нейронного слоя, что особенно полезно, например, для реализации виртуальных датчиков);

∙обратного распространения – вид прогнозной модели, в ко-

наибольшее распространение и хорошо зарекомендовал себя в прогнозных приложениях);

∙ автоматическая ассоциативная – этот вид нейронной сети обратного распространения, который хорошо подходит для приложений по проверке датчиков;

129

∙радиальной базисной функции (RBF) – вид нейронной сети особенно удобен для решения проблем классификации;

∙ρ – вид радиально-базисной функциональной сети, который полезен для решения проблем классификации, особенно при определении того, относится ли какой-либо элемент к данному классу или нет.

G2 NeurOn-Line используется в различных отраслях промыш-

ленности для операций, показатели которых можно улучшить в результате улучшения управления изменениями в РВ. G2 NeurOnLine предоставляет широкий диапазон прогнозных бизнесприложений в области поиска данных, прогнозирования сбыта, фьючерсного прогнозирования, прогнозирования цен на товары, обменных курсов, анализа процентных ставок, анализа ценных бу-

и водоснабжающая компания JEA, обслуживающая г. Джексонвилл штат Флорида, использует пакет G2 NeurOn-Line для прогнозирования почасовой потребности в воде. Эти прогнозы являются основными исходными данными для решений вопросов по поставке воды, принятие которых автоматизировано с помощью G2.

2.1.3.3. G2 ReThink

Средство G2 ReThink предназначено для проектирования и управления бизнес-процессами с помощью интеллектуального имитационного моделирования. В отличие от традиционных инструментов управления делопроизводством, G2 ReThink сочетает в себе моделирование, имитацию и использование правил в целях поддержки всего жизненного цикла управления делопроизводством, от анализа и проектирования до разработки и развертывания систем с целью автоматизации принятия решений.

Являясь средством моделирования делопроизводства, G2 ReThink позволяет пользователям быстро моделировать производственную деятельность в том виде, в котором она существует на текущий момент. Пользователи определяют основные показатели деятельности и используют разработанные модели для определения того, насколько эффективно протекают бизнес-процессы, соот-

130