Информационная система проведения дистанционных измерений

ванию процесса контроля свойств материалов и информации: априорной и

текущей. При этом используются результаты математического моделиро-

вания ИИИС и принятия решений в  системе, модели исследуемых мате-

риалов, предметной области, распознавание  образов и алгоритм выбора

метода контроля свойств материалов.

     Разработка ИИИС выполнена  на основе предложенных методов  НК

свойств материалов, анализа алгоритма  и структуры измерительной цепи,

воздействующих дестабилизирующих  факторов на ИИИС, изложенных в

четвертой главе; разработанного математического обеспечения, созданной

базы знаний, стратегий измерения  для повышения метрологического уров-

ня результатов измерений [2]. При этом учитывается множество возмож-

ных структур системы измерительных  преобразователей, множество ис-

пользуемых микроконтроллеров, на основе которых создается база знаний

системы, переход от одной базы знаний к другой в зависимости  от назна-

чения предметной области.

     ИИИС должна обеспечивать: регистрацию аналоговых сигналов  изме-

рительных датчиков при многоканальном вводе информации, формирование

дискретных сигналов управления, работу в составе локальной сети предпри-

ятия, реализацию интеллектуальных процедур принятия оптимальных реше-

ний о выборе модели ИМ, измерительной  ситуации, о качестве НК СМ и

других процедур в условиях неопределенности.

     В соответствии с  вышеизложенным, архитектура интеллектуальной  ин-

формационно-измерительной системы  НК СМ должна содержать следующие

основные компоненты: базу знаний, блок принятия решений (БПР), пользо-

вательский интеллектуальных интерфейс (ПИИ) общения пользователя (П) и

эксперта (Э), блок логического вывода (БЛВ).

     Основными аппаратными  средствами являются: компьютер  (К), ин-

теллектуальный датчик (ИД), включающий систему измерительных преоб-

разователей (СИП), переносной вычислительный блок (ПВБ). В СИП в ре-

зультате применения методов искусственного интеллекта осуществляется

выбор соответствующих измерительных  преобразователей в зависимости

от решаемой измерительной задачи по определению качественных харак-

теристик ИМ. Эти функции реализуют  разработанные интеллектуальные

 

 

датчики с использованием микроконтроллеров  с соответствующим алго-

ритмическим обеспечением.

        ПВБ предназначен  для измерения, регистрации, обработки  и хране-

   ния экспериментальных данных, идентификации информации о воздейст-

   вующих ДФ, синтеза алгоритма измерений и структуры ИИИС в зависи-

   мости от измерительной  ситуации, выполнения последовательности  из-

   мерительных процедур, управления  измерениями, принятия решений  и

   представления выходной  информации в виде, удобном для  пользователя,

   формирования алгоритма  измерений и синтеза структуры  системы.

 

        Подключение  компьютера позволяет соединить  систему с локальной сетью  вуза или предприятия и использовать  ИИИС для дистанционного контроля  измеряемых параметров, постоянно  пополнять базу знаний, переносить результаты измерений из ПВБ в компьютер для их хранения, просмотра, анализа и обработки.

Математическое и алгоритмическое обеспечение интеллектуальной

системы включает математические модели предметной области, исследуемого материала, решение задач классификации, распознавания образов и выбора метода контроля параметров ИМ в зависимости от измерительной ситуации. В этой главе также рассмотрены математические модели ИИИС и принятия решений при функционировании системы в условиях неопределенности, а также модель представления знаний.

С помощью программного обеспечения ИИИС осуществляется математическая обработка измерительной информации по заданным фор-

   мулам и аппроксимирующим  зависимостям, интеллектуальная процеду-

   ра принятия решений в системе, формирование и использование базы

   знаний, решение задач прогнозирования  результатов измерения, иден-

   тификации измерительной  ситуации и управления измерениями.

    СИП и переносной блок  выполняются на основе микроконтроллеров с

большим объемом памяти и высоким  быстродействием, коммуникабельна,

имеет возможность самодиагностирования, самопроверки, автоматической

коррекции погрешностей изменения, автоматической классификации и

кластеризации, адаптации к классу ИМ, накоплению данных для после-

дующего анализа и обработки, что  и определяет их интеллектуальный уро-

вень, т.е. позволяет ИИИС определять параметры ИМ с задаваемыми и

прогнозируемыми показателями оперативности, точности и достоверности.

ИИИС в полной мере использует различные методы контроля, оптимиза-

ции режимных параметров процесса измерений, информацию, получаемую

от экспертов и пользователей, методы принятия решения в условиях неоп-

ределенности, а также информацию, содержащуюся в базе знаний.

     В зависимости от назначения системы, сложности выполняемых ею

функций, объема хранимой информации, формируется база знаний систе-

мы на основе использования постоянной памяти компьютера.

     В интеллектуальной  системе применяется пользовательский  интеллек-

туальный интерфейс. Интерфейс позволяет осуществлять получение необ-

ходимой информации из базы знаний, которая  может быть задана не в яв-

ном виде, а вывести ее их тех  знаний и данных, которые хранятся в БЗ.

     С помощью ПИИ эксперт  и пользователь могут вводить  требуемую ин-

формацию (основную и дополнительную) для решения поставленных задач  в

рассматриваемой предметной области: о свойствах и параметрах исследуе-

мых материалов, измерительной ситуации, рекомендации по использованию

методов контроля СМ. Кроме того, эксперт при проектировании ИИИС НК

СМ с расширенными функциональными  возможностями при контроле СМ в

ряде предметных областей вносит дополнительную информацию для разви-

тия и пополнения базы знаний.

     Большое внимание  при проектировании системы необходимо уделять

воздействию дестабилизирующих факторов для рассматриваемых пред-

метных областей. Соответствующая  информация о ДФ в конкретной пред-

метной области, аппроксимирующие зависимости определяемых парамет-

ров от ДФ, по которым будет осуществляться коррекция результатов изме-

рения, должна быть заложена в базе знаний системы. А также информация

о ДФ должна вноситься в процессе измерения на основе текущей информа-

ции при контроле СМ.

     В отличие от адаптивных  измерений, когда изменяются параметры

измерительного процесса, интеллектуальные измерения предполагают ис-

пользование промежуточных измерений  и результатов вспомогательных

измерений для формирования алгоритма  измерений в процессе его выпол-

нения. Адаптация является одной  из функций ИИИС. Однако, в адаптив-

ных измерениях используется известный  заранее алгоритм, а в интеллекту-

альных системах – алгоритм, создающийся  в процессе измерений.

     При создании интеллектуальных  ИИС используется математическое

моделирование, реализующее определенную последовательность действий:

исследуется объект, создается модель, определяется вычислительный алго-

ритм, разрабатывается программное  обеспечение, выполняется расчет ре-

зультатов измерений. При этом выбирается определенный метод решения

задачи.

     Каждое измерение в ИИИС содержит процедуры измерения и оценки

погрешности результатов измерения.

     Измеряемую величину  можно оценить критерием качества

                       K k = f (M , U изм , U изм. эт ) ,

 

где М – метод измерений СМ; U изм − значение измеряемого параметра СМ;

U изм. эт − эталонное значение  измеряемого параметра СМ.

      Разрабатываемая  ИИИС позволяет осуществить структурно-

параметрическую адаптацию в результате принятия решения о выборе оп-

тимальных энергетических и режимных параметров в соответствии с клас-

сами и диапазонами исследуемых  материалов, а также автоматическую

целенаправленную коррекцию результатов  измерения при воздействии до-

минирующих дестабилизирующих  факторов, оценку качества и надежно-

сти системы при проведении измерений в лабораторных, полевых условиях

и условиях производства.

 

          2.4.1. Интеллектуальные  измерительные датчики

    Проектирование измерительных  датчиков необходимо для информаци-

онно-измерительных систем различного назначения, в том числе для  систем

 

 

контроля свойств материалов и  изделий. Разработка интеллектуальных дат-

чиков связана с необходимостью получения измерительной информации в

информационно-измерительных системах, работающих в условиях неопре-

деленности. Интеллектуальный датчик должен иметь возможность работы в

комплекте с любой информационно-измерительной  системой для соответст-

вующих предметных областей. Для  этого должна быть конструктивная, ме-

тодическая, алгоритмическая, технологическая, информационная и метро-

логическая совместимость.

     Задачи проектирования  и требования, которые предъявляются  к изме-

рительным датчикам, следующие:

     1. Проектирование измерительных  датчиков с возможностью переда-

чи информации для большого числа  измерительных каналов, т.е. в датчи-

ках предусмотреть систему измерительных преобразователей.

     2. Длительный период  безотказной работы.

     3. Устойчивость к  воздействию дестабилизирующих  факторов: тем-

пературы окружающей среды, влажности, шероховатости поверхности ис-

следуемых материалов, контактному термосопротивлению в области кон-

такта датчика и исследуемого материала.

     4. Стабильность и  воспроизводимость выходных параметров  при ис-

следованиях в конкретной предметной области.

     5. Достоверность результатов  измерения и допустимая для конкрет-

ных предметной области и метода измерения погрешность.

     6. Обеспечение метрологических  характеристик, указанных в атте-

стационной документации при соответствующей  поверке.

     Задачи интеллектуализации  измерительных датчиков заключаются в

реализации следующих интеллектуальных функций:

     1. Применение методов  искусственного интеллекта, информацион-

ных технологий при разработке интеллектуальных датчиков, получение

измерительной информации в которых  осуществляется в условиях неопре-

деленности.

     2. Возможность самоповерки,  заложенной в алгоритмическом  обес-

печении ИД, коррекция выходной информации с датчиков при воздействии

дестабилизирующих факторов.

     3. Универсальность интеллектуальных  датчиков, которая создается

благодаря формированию базы знаний для конкретной предметной области

с использованием микроконтроллера и  разработке конструкции датчика,

позволяющей использовать набор измерительных  ячеек датчиков и осуще-

ствлять выбор измерительной ячейки в соответствии с функциональным