STKOKOVNK KAZI'KAVE Primer razvoja. procesnega simulatorja z objektno usmerjeno lupino ekspertnega sistema Alenka ŽnidarŠiČ, Mu 5 Kočijan, ** Andrej Skobe Odsek za računalniško avtomatizacijo in regulacije, Institut Jožef Štefan, Ljubljana ' Fakulteta za elektrotehniko, Univerza v Ljubljani " Iskra sistemi, d.o.o, Stegne 21, Ljubljana E-pošta: ulenka.ziiidar3ic@ijs.si Url: http://www-e2.ijs.si/People/Alenka.Znidarsic.htrnl Povzetek Uspešno reševanje problemov vodenja tehnoloških procesov postaja eden ključnih dejavnikov, ki vplivajo na parametre, s katerimi se meri uspešnost podjetja. Kompleksnost računalniških sistemov, ki nastopajo v funkciji vodenja in nadzora tehnoloških procesov, se kaže v tesni prepletenosti analitičnih rešitev in heurističnega znanja, delovanja v realnem času in lastnosti tehnološkega postopka. Zato je vedno bolj prisotna zahteva po uporabi sodobnih metod in orodij, med katerimi je najbolj razširjena uporaba ekspertnih sistemov. V Članku bomo predstavili objektno orientirano okolje G2 (GenSym Co.), ki omogoča razvoj ekspertnih sistemov v realnem času. Njegove lastnosti lahko opišemo z uporabo naslednjih paradigm: objektna orientiranost, sklepanje na osnovi pravil in postopkovnega programiranja. Osnovne gradnike okolja 62 bomo prikazali na primeru realizacije simulatorja procesa percipitacije amorfnega SiO;, kt je namenjen eksperimentiranju in testiranju s postopkom pridobivanja silikatov. Abstract Efficient solving of process control problems requires manipulating with a wide spectrum of knowledge representations ranging from purely analytical knowledge up to qualitative knowledge. These tendencies caused the growing interest of using methods (hat are flexible enough to accomodate the /(now/edge based paradigms. In the paper, the environment for development of real - time expert systems - G2 is presented. G2 represents a strong object - oriented environment, combining knowledge - based techniques with conventional programming techniques.. The basic concepts and characteristics of Q2 are represented by the application of the simulation environment for the chemical SiO., process. 1. UVOD Sistemi, kot celote prepletenih komponent, postajajo z, razvojem novih tehnologij in znanj vse bolj kompleksni in zahtevnejši. Se toliko bolj velja to za računalniške sisteme, ki nastopajo v funkciji vodenja in nadzora tehnoloških procesov, katerih kompleksnost se kaže z delovanjem v realnem Času in na področju, ki ga definira in omejuje tehnološki postopek. Zato se v praksi pogosto pojavlja vprašanje kako avtomatizirati določen proces glede na sodobne koncepte in filozofijo vodenja z uporabo sodobnih tehnik in metod tako, da se bomo najbolj približali definiranim ciljem. Pri realizaciji vodenja prihaja do integracije različnih disciplin [3j, med drugim sistemskega inženirstva, teorije vodenja, informacijske tehnologije ter v zadnjem času tudi umetne inteligence. Zanimanje za metode umetne inteligence, predvsem ekspertne sisteme na področju vodenja temelji na dejstvu, da klasične metode niso primerne za reševanje celotnega spektra problemov avtomatizacije, predvsem na področjih, kjer človek s svojimi izkušnjami in sposobnostjo kvalitativnega sklepanja še vedno i^ra pomembno vlogo. Ta ugotovitev velja za višje nivoje vodenja, kjer gre predvsem pri razvoju nadzornih sistemov za tesno prepletanje analitičnega in hevrističnega znanja. Prednost ekspertnih sistemov pred klasičnimi orodji se kaže v možnosti integracije analitičnega in kvalitativno opisljivega znanja. Zaradi naraščajočega zanimanja za ekspertne sisteme so se na tržišču začela pojavljati orodja, ki podpirajo i if* >n tin iid n fo r m AT ika 1996 Številka3-letnikIV STKOKOVNK KAZI'llAVE razvoj ekspertnih sistemov.Taka orodja (t.i, ekspertne lupine) vsebujejo mehanizme za procesiranje znanja in uporabniški vmesnik ter omogočajo razvijalcu, da se osredotoči le na razvoj baze znanja. Prve komercialno dostopne ekspertne lupine, ki so temeljile na izhodiščih t.i. ekspertnih sistemov prve generacije, zaradi pretežne omejenosti na opis kvalitativih izrazov v praksi niso bile uspešne {npr. Level 5). Zaradi vedno večjih zahtev po zanesljivosti industrijskih sistemov vodenja se je izrazito pojavila potreba po uporabi orodij z močnimi uporabniškimi vmesniki, bogato izraznostjo jezika in arhitekturami, namenjenimi za delo v realnem času. Naštete zahteve so bile kasneje upoštevane pri razvoju ekspertnih lupin druge generacije, med katerimi naj omenimo samo nekatere [ 1 j: RTAC, CogSys, K'l Works in druga. Tudi G2 (GenSym Co.) izhaja iz te skupine, vendar tako po funkcionalnosti kot tudi zmogljivosti presega omenjena orodja. V sedanjem času je eno najmočnejših orodij na področju razvoja ekspertnih sistemov v realnem času. V G2 so uspeii združiti koncepte razvoja ekspertnih sistemov, klasičnega programiranja in objektne tehnologije. Poleg tega je G2 tesno povezan tudi z usmeritvami razvoja mrežnih sistemov odjemalec/strežnik. Taka zasnova omogoča razvoj široke palete aplikacij s področja vodenja. V praksi obstaja največ zanimanja za razvoj sistemov v G2, ki rešujejo probleme vodenja industrijskih procesov z vključevanjem sodobnih metod, spremljanja in analize alarmov, nadzora in odkrivanja napak v tehničnih sistemih ter sistemov za podporo logistiki in odločanju. O takih sistemih, ki omogočajo procesiranje analitičnega in kvalitativno opisljivega znanja, govorimo kot o inteligentnih sistemih. Na odseku za računalniško avtomatizacijo in regulacije se ukvarjamo z načrtovanjem računalniških sistemov vodenja. Pri tem se velikokrat srečujemo s problemi, ki jih ni mogoče opisati le na osnovi analitičnih rešitev. Osnovna težava je v tem, da je mnoge procese težko predstaviti z ustreznim matematičnim modelom bodisi zaradi pomankljivega znanja ali zaradi njihove kompleksnosti.To spoznanje nas je pripeljalo do zahtev po dovolj zmogljivem orodju, ki bi omogočalo tudi vključevanje kvalitativnega znanja. Do sedaj smo G2 uspešno uporabili za razvoj inteligentnih sistemov za analizo alarmov in odkrivanje napak. Izkušnje pridobljene pri delu z orodjem pa so nas pripeljale do ugotovitve, da je mogoče njegovo uporabnost razširili tudi na področje simuliranja zahtevnih procesov, katerih modeli združujejo tako zvezne kot tudi diskretne dogodke. Namen članka je predstaviti objektno - orientirano orodje za razvoj inteligentnih sistemov - G2 (GenSym Corporation). Ker želimo poudariti predvsem njegovo uporabnost pri razvoju sistemov na področju vodenja, bomo lastnosti tega okolja prikazali na primeru razvoja simulatorja procesa precipitacije sintetičnega amorf-nega Si02. 2. OKOLJE ZA RAZVOJ INTELIGENTNIH SISTEMOV-G2 G2, GenSym Corporation [2| je grafično, objektno - orientirano razvojno okolje, ki podpira razvoj inteligentnih sistemov na osnovi množice objektov in njim pripadajočim razredom. Aplikacije razvite v G2se lahko izvajajo v okoljih UNIX, V My ali Windows, na delovnih postajah (Digital, HP, SUN, IBM, Silicon Graphics) ali zmogljivejših osebnih računalnikih. Razvoj okolja G2 izhaja iz potreb po učinkovitem reševanju problemov vodenja od tehnoloških procesov na najnižjih nivojih do celotnih proizvodnih obratov. Lastnosti G2 pridejo do izraza pri razvoju nadzornih sistemov, sistemov za spremljanje kvalitete in varnosti, za razporejanje opravil, pri optimiranju ter poslovnemu odločanju na najvišjih nivojih vodenja. Da seG2 učinkovito uporablja tudi v praksi pa kažejo tudi številne razvite aplikacije v industriji, predvsem na področjih kemijske in petroke-mijske industrije, avtomobilske industrije, tele kom u-nikacij, transporta, kosovne proizvodnje ter bančništva. Prednosti G2 pred klasičnimi orodji, ki se uporabljajo za reševanje problemov vodenja na vseh področjih (npr. Factory link za razvoj nadzornih sistemov) se kažejo predvsem v moči izraznosti jezika, ki poleg analitičnih rešitev omogoča tudi vključevanje znanja, ki ga je mogoče opisati s pomočjo kvalitativnih pravil in izrazov.Struktura G2 temelji na treh med seboj povezanih paradigmah 11,2,7|: • objektno orientirane predstavitve znanja, a sklepanja na osnovi produkcijskih pravil in a postopkovnega programiranja. Mehanizmi, vgrajeni v G2 okolje; ki služijo uporabniku pri razvoju aplikacij, so naslednji J2]: ■ baza znanja, a mehanizmi, ki omogočajo sklepanje v realnem času, a procedurni interpreter, a dinamični simulator, ■ objektno - orientirano grafično razvojno okolje, s podporo urejevalnika besedil, a uporabniški vmesnik in vmesniki za neposreden dostop do zunanjih podatkovnih naprav. Okolje vključuje mrežno in integracijsko podporo za pro-gramibilne logične ko nt 1*0 le rje (PLC), porazdeljene sisteme vodenja (DCS) in podatkovne baze (Oracle, Sysbasc, DecRdb). Osnovna filozofija prisotna v okolju G2 izvira iz razvoja ekspertnih sistemov, kjer je znanje o specifičnem problemu (t.i. baza znanja) ločeno od mehanizmov, ki omogočajo procesiranje lega znanja (t.i. mehanizmi sklqmnja). 1996 - številka 3 - letnik IV itppnibi«jinformatika STIK MM >vnk IÍAZMIAVE Na osnovi tega dejstva, aplikacije razvite v okolju G2 poimenujemo tudi baza znanja. Razvoj baze znanja poteka na t.i. delovnih površinah (angL ivorkspace) v G2 jeziku {glej Slika 1) katerega sintaksa je podobna naravnemu jeziku. Celotna aplikacija je porazdeljena na posamezne delovne površine, ki so organizirane v hierarhično strukturo. G2 podpira tudi modularnost. Celotno bazo znanja lahko razbijemo na posamezne dele (module), ki jih povezujemo v posamezne hierarhične strukture. Prednosti modularnega razvoja baze znanja izstopajo predvsem pri reševanju kompleksnih problemov, pri čemer je vsak modul neodvisna enota, ki ga razvijamo in testiramo. Objektna orientiranost G2 Osnovni gradniki vsake aplikacije v G2 so objekti. Vsak objekt je razpoznaven z množico atributov (internih spremenljivk objekta) in množico metod, ki operirajo nad objektovimi atributi. Objekti, ki imajo podobne lastnosti, se združujejo v razrede. Razred torej predstavlja osnovni vzorec množice podobnih si objektov, kjer se podobnost izraža v enaki množici atributov in metod. Vsak objekt tako predstavlja pojavitev določenega razreda. Definicija razreda (angL c/flss) v G2 je sestavljena iz definicije atributov in definicije metod, ki implementirajo karakteristične operacije za pripadajoči razred. G2 podpira vizualno programiranje, zato je vsak razred razpoznaven prek pripadajoče grafične podobe. Razredi so organizirani v hierarhično strukturo, v kateri velja pravilo enojnega ali večkratnega dedovanja. Dedovanje omogoča, da se lastnosti (atributi in metode) nadrejenega razreda prenesejo na njegovega naslednika. V primeru večkratnega dedovanja lahko razred podeduje lastnosti vseh razredov iz katerih izhaja. Poleg principa dedovanja sta v okolju G2 prisotna tudi principa enkapsulacije (princip zapiranja podatkov in operacij) in polimorfizma (imensko enake operacije se lahko obnašajo različno v različnih razredih). Nekatere lastnosti G2, kot so definicija razredov, atributi in pravila, so prikazani na sliki 1. 'V '-foffJft .u^^ J**?*™ A A A A A A 7k AfiiOATCBft OfiQATtWt iHQUtfl OW»A» U<* m i*«ka twnt J*n lit« 1 24 P fl» ) « klal MM) (AO*** v<4 ¿ «r-i gim r.nvnc ott^U » "tlfcl i m «ft b f é »M) H ()<«> if « fmmtrrttmi n('i»n h •« quantAtlr* p*Mtrn¡1** vil Ol J » Jtv r t>(9 uimiM>« «nynfl'»«r. t?« q uarl Ir**< ih-jj a gnci t-p t .ju* Ti tal.-» ily rtfl¡»*n r «iputkitnl rxiMihiit! r mpu1ln«r2t«»»H «tlalt "I, * cvtpul tv1 ¡CKtM «tHgM tO m» (10- 9J éri (39 10» 09, ¿Q, < 10,290, £Cm>, 0} (TO, 0? Stika 1: Prikaz definicije razredov, atributov in pravil qptwitowlNFORMATIKA 1996-številka 3-letnik IV M it H -i. , r - ■ lu tat C«t«Q0f>W IVI» Jjrtr^1¥ «UMI SlïtOKOVNB RÀZl'ItAVE Osnovni gradniki vsake aplikacijo v G2 so grafično predstavljeni objekti. Objekte lahko razvrstimo v dve skupini: • na množico objektov, katerih razredi so že vnaprej definirani v programskem okolju G2 (t.i. sistemski objekti) in ■ n;i ubjekte, za katere definicije razredov poskrbi razvijalec aplikacije (t.i. uporabnikovi objekti). Med sistemske objekte sodijo splošni objekti; spremenljivke in parametri (G2-variable, parameter, G2-list, G2-array), gumbi, dialogi, objekti za prikaz (diagrami, tabele), definicije procedur, pravil in metod. Objekte lahko postavljamo v medsebojne relacije, katere definiramo grafično s t,i. povezava m i GZ ali negrafično preko t.i, relacij G2. Osnovni podatkovni tipi, ki so znotraj G2 dovoljeni za opis atributov in G2 - izrazov, so numerični podatkovni tipi (G2-spremenljivke in G2-parametri), logični izrazi (Boolean ali fuzzy), simbolični podatkovni tipi, tekstovni nizi. Poleg trenutne vrednosti posamezne spremenljivke lahko spremljamo vrednosti spremenljivk v vnaprej določenem časovnem intervalu. G2 vsebuje tudi množico vnaprej definiranih funkcij, ki operirajo nad vrednostim! spremenljivk v določenem časovnem intervalu. Manipulacija z objekti Obnašanje posameznih objektov lahko opišemo s pomočjo a pravil, ■ procedur ali ■ metod. Na posamezne objekte pa se lahko sklicujemo v izrazih tudi preko definiranih povezav ali relacij. Mehanizem sklepanja v G2 Kot ostali ekspertni sistemi ima tudi G2 bazo znanja ločeno od algoritmov, ki to znanje uporabljajo. Procesiranje baze znanja v okolju G2 opravlja poseben mehanizem sklepanja (t.i. (72 Inference Engine). Ta mehanizem skrbi za pravilno zaporedje izvajanja pravil, procedur in metod v enem ciklu, ki se lahko izvede v: ■ v realnem času ■ v simulacij s kem času in ■ "as fast as possible" - v najkrajšem možnem času. Pri uporabi tega načina se nov cikel izvajanja pravil in procedur začne takoj, ko se vsa pravila v prejšnjem ciklu izvršijo. Pravila, ki so zapisana v bazi znanja se aktivirajo vsak cikel tako, kot smo določili v sistemskih atributih pravila. Najpogosteje se pravila izvršujejo od začetka do konca {{.[. forward chaining ali veriženje naprej), kjer najprej z določeno akcijo aktiviramo prvo pravilo, ki poleg ak- 1996 številka 3- letnih IV cije vsebuje tudi aktiviranje naslednjega pravila in enako vse do zadnjega pravila. Na ta način se v enem ciklu izvršijo vsa pravila v verigi. Na podoben način se izvede zaporedno aktiviranje od zadnjega konca naprej (t.i. bacfooard cftainiilg ali veriženje nazaj) tako, da najprej aktiviramo zadnje pravilo, ki aktivira pravila, ki pogojujejo zadnje, rezultirajoče pravilo. Pravila se lahko izvedejo v vnaprej določenih časovnih intervalih ali asinhrono, ob pojavu določenega dogodka, istočasno lahko zahtevamo tudi izvajanje skupine pravil, ki sodijo v kategorijo pravil določeno v sistemskem atributu pravila. V vsakem G2 ciklu lahko dobijojo posamezne spremenljivke novo vrednost (t.i. data secking) od podatkovnega strežnika, ki je določen v tabeli atributov kot: ■ G2 mehanizem sklepanja, m G2 simulator, ■ GSl podatkovni strežnik ali ■ kak zunanji podatkovni server (npr. fizična naprava ali podatkovna baza). G2 simulator Poleg ostalih že naštetih značilnosti, vsebuje okolje G2 tudi gradnike, ki podpirajo dinamično modeliranje in simuliranje procesov. Vgrajeni G2 simulator in povezljivi grafični objekti omogočajo hitro modeliranje in simuliranje zgrajenega modela. Delovanje simulatorja smo preizkusili pri razvoju simulacijskega okolja namenjenega Študiji in razvoju postopkov za zaznavanje in ugotavljanje napak v industrijskih procesih [H|. Standardni vmesnik G2 za povezavo z zunanjimi sistem -GSl GSI je splošni» namenska knjižnica v G2 za razvoj procesnih vmesnikov iz G2do podatkovnih baz, realnih sistemov vodenja (npr. tehnološki procesi) in drugih podatkovnih virov. Preko GSI lahko omogočimo tudi vključevanje Že razvitih programov z uporabo programskih jezikov Pascal, C ali Fortran. Standardni vmesnik GSI je bil uporabljen tudi pri izvedbi povezave ekspertnega sistema za nadzor v G2 in simuliranega procesa, ki se odvija v okolju Matlab/Simulink [4,9], Realizacija omenjene povezave je le vmesna faza pri postavitvi povezave med sistemom v G2 ter realnim fizičnim procesom. Opisane gradnike in lastnosti okolja G2 smo uporabili pri razvoju simulatorja procesa za pridobivanje si-likatov. V naslednjem poglavju sledi kratka predstavitev primera uporabe programskega orodja G2. 3. RAZVOJ SIMULATORJA V PROGRAMSKEM OKOUU G2 3.1 UVOD Opisane značilnosti okolja G2 za razvoj inteligentnih iifji™/*iulNFOftMATIKA Strokovne kazpkavi; sistemov bomo prikazali na primeru razvaja simulatorja procesa percipitacije amorfnega Si02, ki je namenjen pridobivanju silikatov. Silikati najrazličnejših vrst so zelo iskane industrijske surovine.Tehnologija tega procesa l avtomatiziranim vodenjem (glej Slika 2) je bila razvita na Kemijskem inštitutu tertestirana na laboratorijskem procesu. Preizkušanje in testiranje na samem procesu je ponavadi Časovno zamudno in povezano z velikimi stroški. Zato smo se odločili, da z znanjem, pridobljenim pri razvijanju realnega procesa, zgradimo simulator, ki bo v mnogočem poenostavil in pocenil razvijanje podobnih procesov in odpri nadaljne možnosti raziskav proizvajanja najrazličnejših silikatov. Proces je semi šaržen, zato so prisotni tako zvezni, kot tudi diskretni dogodki. Zaradi take narave procesa ga uvrščamo med zahtevne procese, ki jih je težko simulirati s klasičnimi simulacijskimi orodji (npr, Matlab/ Simulink). izrazna moč jezika G2 omogoča opis tako zveznih kot tudi diskretnih dogodkov, kar je prevladalo v odločitvi za razvoj simulatorja v okolju G2. Celoten proces lahko časovno in funkcionalno razdelimo na štiri stopnje, ki so podrobneje opisane v [5,6]: ■ ustvarjanje prenasičenja in nukleacije, ■ formiranje in stabiliziranje nukleusov, ■ rast in zorenje precipitata, ■ stabilizacija precipitata. Posamezne stopnje je mogoče opisati vsebinsko neodvisno, kar je tudi osnova razvoja simulatorja. Simulator mora omogočati: ■ enostavno eksperimentiranje s tehnološkim postopkom in ■ spreminjanje strukture in parametrov vodenja. Poleg tega so pomembne tudi zahteve, ki se nanašajo na upravljanje simulatorja. Uporabnik želi uporabljati simulator na enostaven in razumljiv način. Nenazadnje ne smemo pozabiti na specifičnost procesa predpitaci-je SiOi, ki vsebuje tako zvezne kot tudi diskretne dogodke, Omenjene zahteve pogojujejo izbor takega programskega orodja, ki bo omogočal razvoj kvalitetnega Stika 2; Grafični prikaz simulatorja 40 "'*""'""'informatika 1996 - Številka 3 - letnik iv Strokovne iuznuvi: Simulatorja, ki bo tako po funkciji, kot po ostalih kriterijih ustrezal postavljenim zahtevam. Na osnovi povedanega mora uporabljeno programsko orodje omogočali: ■ razvoj uporabniško prijaznega vmesnika, ■ modularnost (možnost razbitja simulatorja na posamezne module), a fleksibilnost (enostavnost spreminjanja strukture simulatorja), ■ integracijo analitičnega in hevrističnega (kvalitetno opisljivega) znanja o procesu. Na osnovi definiranih zahtev smo ugotovili, da je simulator smiselno razvili v okolju G2, ki ponuja široko paleto možnosti pri razvoju uporabniško prijaznega grafičnega vmesnika in opis kvalitativnih pojavov. 3.2 REALIZACIJA SIMULATORJA Simulator je zgrajen iz treh vsebinsko neodvisnih modulov (glej Slika 3). To so [6]: ■ shema procesa, ■ shema regulatorja MMC-90 in ■ shema sekvenčnega krmilnika. Shema procesa Modul Shema procesa predstavlja jedro simulatorja skupaj z osnovnimi algoritmi za opis obnašanja procesa. Uporabniku je proces predstavljeni grafično, tako kot je definiran prek tehnološke sheme, kjer so prikazane komponente procesa in elementi vodenja. Definicija osnovnih razredov je razvidna iz slike v prejšnjem poglavju (glej Slika 1). Razvoj simulatorja temelji na objektno zasnovanem pristopu. Na sistem gledamo kot na množico objektov (fizikalne komponente procesa) in njihovih medsebojnih povezav. Fizikalne komponente procesa (delovne posode, Črpalke, ventili, itd.) so predstavljene kot objekti, katerim smo kot atribute pripisali veličine, ki jih je mogoče meriti ali ocenjevati (nivo v posodi, napetost na SIMULATOR SHEMA SHEMA l'ROCESA REGULATORJA MMC-90 SHEMA REGULATORJA FX0 Sirka 3: Moduli simulatorja 1996 Številka3-letnikIV črpalki, pretok skozi ventil, itd.). Obnašanje posameznih objektov je opisano z uporabo pravil, metod ali procedur na osnovi poznavanja osnovnih fizikalnih zakonov in poznavanja topologije procesa (kako so komponente povezane med seboj). Simulator, kakor ga vidi uporabnik, je prikazan na sliki (glej Slika 2), diagram poteka algoritmov, ki so realizirani v tem modulu pa na sliki spodaj (glej Slika 4). Uporabnik lahko vizualno na osnovi animacije in prek vrste grafičnih prikazov procesnih veličin sledi obnašanju procesa. Z dostopom do posebnega objekta rcccpt spreminja parametre procesa, ki vplivajo na potek tehnološkega postopka. Ti parametri so naslednji: želene vrednosti temperature, p M vrednosti in vrednosti nivoja reakcijske mešanice v določenih časovnih intervalih. Medtem, ko je opisani modul jedro celotnega simulatorja, pa sta druga dva namenjena implementaciji vodenja, kjer je potrebno tako zvezno (regulator MMC-90) kot tudi sekvenčno vodenje (sekvenčni krmilnik). Struktura vodenja je prikazana z bločno shemo, kol je to v navadi v regulacijski tehniki. Shema regulatorja MMC-90 Osnovni logični elementi so definirani kot posamezni razredi. Delovanje regulatorja je tako opisano v obliki bločne sheme z uporabo objektov izpeljanih iz razredov logičnih elementov ter povezav med njimi. Slika 4: Prikaz izvedbe celotnega simulatorja lifiirtiiinntNFORMATIKA STKOKOVM-: KAZI'HA VF, r] MMC-OBJEKTI A A A A A A »^DJ^ATra« OI^GATFS-fl IN-OUT-n OPEflArûF® PlD rxo COMN.PEF-H vhodi * given W a asuwmwr/ç -parameter, «il i', givefi by a ftuairna ve-partmpwr ahodii tfmri» tv !i4uuii-li-CON OR-G-CON OPER-CÛN P ID-CON IM-OUT-CON ANVH4, an Bti-vli Notes OK Item configuration none Names ANVH4 Vhodi 0.0 I zli od 76.6 Slika 5: Blocna shema regulatorja MMC-90 s pripadajočimi razredi Obnašanje celotne strukture je definirano na osnovi pravil, ki izračunajo vrednosti izhodov posameznih objektov na osnovi njihovih vhodnih vrednosti in operacij nad temi vrednostim!. Prek povezav pa se izračunane vrednosti na izhodih prenesejo na vhode njim povezanim objektom. Grafični prikaz bloČne sheme, skupaj Z definicijo osnovnih razredov in nekaterimi pravili, je prikazan na sliki {glej Slika 5). Regulator MMC je direktno povezan tudi s sekvenim m krmilnikom FX0, ki od MMC-ja sprejema binarne vrednosti in nekatere vrednosti tudi vrača MMC regulatorju. MMC regulator dobiva vhodne vrednosti od senzorjev, jih primerja z želenimi vrednostmi in v skladu z regulacijskim algoritmom izračuna regulirne veličine (glej Slika 4). Algoritmi so realizirani v obliki pravil in procedur. Shema sekvenenega krmilnika FXO Shema sekvenčnega krmilnika i:X0 je ravno tako bločna shema, ki je sestavljena iz logičnih elementov in povezav med njimi. Sekvenčni regulator dobiva vrednosti od MMC regulatorja, njegovi izhodi pa so ali vhodi MMC regulatorja, ali pa so ON/OFF ukazi črpalkam in ventilom (glej Slika 4). Grafični prikaz bločne sheme sekvenČnega regulatorja, skupaj z definicijo osnovnih razredov in nekaterimi pravili, je prikazan na sliki (glej Slika 6). Simulator smo vrednotili s primerjavo rezultatov meritev na procesu precipitacije Si02 in kvalitativno glede na mnenje strokovnjakov, ki delajo s procesom. Kriteriji, po katerih smo vrednotili simulator, so naslednji: ■ primerjanje časovnih potekov procesnih veličin, ■ primerjanje diskretnih dogodkov v procesu in v simulatorju, ■ primerjanje zaščitnih in varnostnih ukrepov. Po opravljeni ocenitvi postavljenih kriterijev smo ugotovili, da se simulator zadovoljivo ujema z obnašanjem procesa. Uporabnost simulatorja se kaže predvsem v možnosti eksperimentiranja z različnimi recepti, kar Omogoča testiranje različnih vrst silikatov ter študije ufu:nil>niÀ NFOPMÀTIK A 1996 ■ številka 3 ■ letnik IV Strokovne razprave različnih struktur vodenja. Poleg tega je delo s simulatorjem enostavno, dogajanje v procesu pa prikazano s pomočjo grafične animacije in različnimi diagrami procesnih spremenljivk. Glede na rezultate vrednotenja lahko ocenimo, da simulator zadošča postavljenim za lite v a m in da se lahko uporablja tudi v praksi, predvsem v fazi načrtovanja in testiranja proizvodnje novih vrst silikatov. 4. ZAKLJUČEK Okolje G2 uvrščamo med zmogljivejša orodja za razvoj ekspertnih sistemov v realnem Času. Filozofija pri razvoju orodja G2 je temeljila na ideji integriranega okolja, v katerem so združeni koncepti razvoja ekspertnih sistemov, klasičnega programiranja in objektne tehnologije. Poleg tega lahko G2 opišemo kot okolje z dobro razvitim uporabniškim vmesnikom, bogato izraznostjo jezika in arhitekturami, namenjenimi za delo v realnem času. Poleg tega sledi G2 tudi usmeritvam razvoja po- razdeljenih mrežnih sistemov. Prednosti G2 pred klasičnimi orodji se kažejo predvsem v moči izraznosti jezika, ki poleg analitičnih rešitev omogoča ludi vključevanje znanja, ki ga je mogoče opisati s pomočjo kvalitativnih pravil in izrazov. V članku opisane značilnosti okolja G2 ponujajo sredstvo za reševanje mnogih problemov s področja vodenja. Problematika vodenja ima namreč svoje značilnosti, ena izmed njih je tudi tesno prepletanje analitičnega in kvalitativno opisljivega znanja. Prav zaradi tega lahko govorimo o uporabi okolja G2 za razvoj nadzornih sistemov, sistemov za spremljanje kvalitete in varnosti, razporejanje opravil, optimiranju ter poslovnemu odločanju na najvišjih nivojih vodenja. Velikokrat govorimo o uporabnosti orodja G2 za razvoj inteligentnih sistemov, Na uporabnost G2 tudi v praksi pa kažejo številne razvite aplikacije v industriji, predvsem na področjih kemijske, petrokemijske in avtomobilske industrije, telekomunikacij, transporta, kosovne proizvodnje ter bančništva. Slika 6: BloČna shema krmilnika FX0 s pripadajočimi razredi in pravili 1996 - številka 3 ■ letnik IV ufjombtmlNFORMATIKA Stkokovne kazj'kave V članku smo uporabnost G2, skupaj z njegovimi lastnostmi, prikazali na razvoju simulatorja procesa sintetičnega ainorfnega Si02. Zaradi prisotnosti tako zveznih, kot tudi diskretnih dogodkov, ga je težko modelirali s klasičnimi simulacijskimi orodji. Z simulatorjem smo želeli poenostaviti in poceniti razvijanje silika-tov, ki sodijo v skupino industrijskih surovin. Na primeru razvitega simulatorja smo pokazali, da se uporabnost G2 izraža predvsem pri reševanju problemov vodenja, kjer je prisotnost Človeka s svojim odločanjem še vedno velika in zato poleg analitičnih rešitev obstaja veliko kvalitativno opisljivega znanja. V strukturi vodenja to velja predvsem za višje nivoje vodenja: nadzornih sistemov, optimiranja in odločanja. LITERATURA |1) Arzen K.E., A survey of Commercial Real-time Expert Sistem Environments, Proc. IFAC/IFIP/IMACS (nternacional Symposium on Al in Real-Time Control, Delft University of Technology, Delft, pp. 611-618, 1992. [2] Gensym Corporation, Reference Manual, Gensym Corporation, Cambridge MA, 1995. |3| Mc. Ghee J., M. J. Grimble (n R M. Mowforth. Knowledge based systems for industrial control. Peter Peregrinus ltd., London, 1990. [4] Kavčič M., Razvoj integriranega okolja za vodenje procesov, Diplomska naloga, Fakulteta za računalništvo, Ljubljana, 1995. [5J Suša J., Načrtovanje procesa precipitacije s kemijsko reakcijo, Magistersko delo, Fakulteta za narovoslovje in tehnologijo, Ljubljana, 1993. |6| Skobe, A. Diplomska naloga, Fakulteta za elektrotehniko, Ljubljana, 1995. |7j Vaesen N.H.J.G., A.R.M. De Feyter, G2 - Tbe development environment for Real - Time expert sistems. Proc, IFAC/IFIP/ JMACS International Simposium on Al in Real-Time Control, Delft University of Tehnology, Delft, 1992. |8| ŽnidaršičA., Zaznavanje in ugotavljanje napak v industrijskih procesih na osnovi večnivojskih modelov pretoka.. Magistrska naloga, Fakulteta za računalništvo, Ljubljana, 1994. |9| Žnidoršič, A. D.Juričič in M.Kavčič. Hybrid Environment for Prototyping of Intelligent Supervisory Systems. Elektrotchni Shi vestnlk, 62 (3-4): 232 - 242, Ljubljana, 1995. Alenka Žnidaršič je diplomirate leta 1991 m magistnrala leta 1994 na Fakulteti za elektrotehniko m računalništvo Urwerze v ljubljeni, Trenutno je v pripravi doktorske naloge trt je kot mlada raziskovalka zaposlena na Odseku za računalniško avtomatizacijo in regulacije Instituta Jožef Štefan v Ljubljani, Njeno raziskovalno področje obsega razvoj postopkov za zaznavanje in odkrivanje napak v tehničnih sistemih z uporabo metod umetne inteligence. Rezultate dela je predstavila v člarikih domačih In tujih strokovnih revij ter konferenc. ♦ Jlis Kocijan je diplomiral leta 1988, magistiiral leta 1990 in doktoriral leta 1993, vse na Fakulteti za elektrotehniko in računalništvo Univerze v IjubUoni. Je docent na Fakulteti za elektrotehniko v Ljubljani. Objavil je številne Članke v domačih in tujih strokovnih revijah in konferencah. Njegovo raziskovalno področje je načrtovanje vodenja multivariabilnih sistemov. ♦ Andrej Skobe je diplomiral leta 1996 na Fakulteti ¿a elektrotehniko Univerze v Ljubljani. Diplomsko nalogo s področja razvoja simulatorja procesa precipitacije amorfnega SiOJe izdelal m Odseku za računalniško avtomatizacijo m regulacije Instituta Jožef 5tefan v Ljubljani. Trenutno je zaposlen v podjetju Iskra sistemi, d.o.o. v Ljubljani. içjon iln «il NFORM AT IKA 1996-številka 3-letnik IV