Исследования по созданию базы знаний при сетевом управлении аварийным

морским подвижным объектом

В.Г. Борисов
в.н.с., к.т.н., lab45_1@ipu.ru
С.К. Данилова
в.н.с., к.т.н., lab45_1@ipu.ru
И.М. Кусков
ст. инж.-прогр., аспир., lab45_1@ipu.ru
ИПУ РАН, г. Москва

Рассматривается задача улучшения безопасности и качества управления многорежимным и многоцелевым морским подвижным объектом (МПО) в сложных условиях эксплуатации (аварии, отказы и неисправности в системе управления, ведение действий в спецобстановке и т.д.) с помощью компьютерного комплекса дополнительной интеллектуальной поддержки операторов управления МПО в экстремальных условиях – режим “Совет” (в морской терминологии).

 

The problem of improving the safety and quality of control the multi-mode and multi-purpose marine mobile object (MMO) in difficult exploitation conditions (accidents, failures and faults in the control system, actions conducting in special conditions, etc.) using the computer complex of additional intellectual support of MMO control operators in extreme conditions –“Advice” mode (in the marine terminology).

 

Цель работы: создать методику проектирования аппаратно-программных бортовых комплексов информационной (СИП) и интеллектуальной (ФИП) поддержки операторов в составе комплексной системы управления (КСУ ТС) для обеспечения безопасного управления в аварийных режимах.

Задачей функционирования СИП является предоставление оператору (в реальном масштабе времени, синхронно с процессом управления) и/или по запросу оператора в диалоговом режиме дополнительной (к объему информационного обеспечения оператора) информации о состоянии и функционировании технических средств и вооружения корабля от системы мониторинга и технических средств освещения обстановки корабля.

Задачей функционирования ФИП оператора является формирование и предоставление оператору  автоматически (в реальном масштабе времени, синхронно с процессом управления) и/или по запросу оператора в диалоговом режиме рекомендаций и предупреждений (в том числе в виде прогнозов) посредством анализа информационного поля состояния объектов управления корабля, анализа информации от корабельных средств освещения внешней обстановки, а также контроль действия оператора.

Задачи проекта: исследовать возможности спасения аварийного МПО для выхода в безопасный слой при различной интенсивности аварии в каждом из возможных отсеков с помощью увеличения скорости хода, управления балластом в цистернах главного балласта (ЦГБ), гидродинамических рулей с учетом ограничения на допустимый дифферент всплытия и разработать методику создания аппаратно-программных комплексов СИП и ФИП.

Решение поставленной задачи предлагается осуществить на основе методов полномасштабного имитационного моделирования (СИМ) на аппаратно-программном комплексе (АПК), специальных компьютерных технологий (КТ) и методов теории оптимального и интеллектуального управления (для создания базы знаний ситуационного управления).  Созданная СИМ позволяет:

·        реализовать полные нелинейные модели движения МПО, модели работы технических средств управления, возмущений от среды и аварий;

·        обеспечить полномасштабное имитационное моделирование
совместного движения объекта, работы ТСУ, возмущений в нормальных и
аварийных режимах управления в реальном и ускоренном времени;

·        создать базу знаний об аварийном режиме движения МПО с использованием интеллектуального интерфейса между прикладником-исследователем и СИМ.

Интеллектуальный интерфейс включает 3 составляющие:

·        разработку соответствующей программной среды, учитывающей особенности решаемых задач;

·        разработку визуализации ситуаций с учетом особенностей восприятия оператором;

·        разработку соответствующей программной среды (интерфейса) для управления оператором динамической системой.

Основные возможности, создаваемых КТ:

·        возможность создания иммерсивной среды СИМ;

·        динамическое формирование сценариев работы систем управления в нормальных  и аварийных режимах эксплуатации объекта;

·        возможность использования формализованных описаний основных задач управления, рабочих параметров и виртуальных пространственных отображений поведения объекта и работы ТСУ.

Задачи интеллектуальной системы поддержки принятия решений:

1.      Формирование, оценка и отбор гипотез о состоянии объекта, технических средств, систем управления и навигации по мониторингу текущего фазового состояния динамического объекта.

2.      Оценка текущей ситуации и прогноз возможных вариантов ее  развития в нормальных и аварийных условиях эксплуатации объекта.

3.      Формирование динамических сценариев действий операторов и использования технических средств с учетом эффективности имеющихся реальных ресурсов.

4.      Определение диапазонов допустимых безопасных управлений с использованием методов квазиоптимального и интеллектуального управления (направление – интеллектуальный интерфейс, когнитивное моделирование динамической системы), линейного программирования с ограничениями на фазовые состояния объекта, методов прогнозирования и визуального макетирования движения объекта, работы КСУ ТС и развития аварии.

На рис. 1 представлен виртуальный образ решаемой задачи – движение аварийного МПО при затоплении первого отсека.

рис. 1 Виртуальный образ решаемой задачи

Компенсация аварии осуществляется посредством создания положительной плавучести в цистернах главного балласта (ЦГБ), включением арматур (клапаны продувания, кингстоны). Воздух высокого давления к клапанам продувания подается из баллонов, наполненных воздухом высокого давления. Число баллонов на каждую группу цистерн ограничено. Дифферент движения МПО создается с помощью гидродинамических носовых и кормовых рулей в автоматическом режиме с одновременным увеличением скорости хода в главной энергитической установке (ГЭУ). Авария может произойти в любом отсеке и с различным диаметром пробоины на любой глубине.

рис.2 Функциональная блок-схема ПО СИМ

На рис. 2 представлена функциональная блок-схема программного обеспечения (ПО) СИМ, которая реализует созданные компьютерные технологии.

Создание СИМ для разработки программно-аппаратных комплексов СИП и ФИП является самостоятельной сложной задачей. Исследователь-прикладник на созданном стенде, реализующим СИМ, с использованием интеллектуального интерфейса может вводить аварии в каждом отсеке, изменяя различные интенсивности и глубины возникновений аварий [1]. В данной работе наиболее подробно рассмотрим вопрос построения ситуаций (область изменения фазовых координат движения при наступлении определенного события (возникновение аварии)). На аппаратно-программном комплексе, реализующем СИМ, прикладник-исследователь формирует события, множество ситуаций, соответствующих этим событиям и сценарии развития ситуаций при определенных управлениях в ускоренном масштабе времени, т.е. исследователь-прикладник создает базу знаний в рассматриваемом режиме движения (вводит события по аварии, определяет ситуации и управление для каждой ситуации, проигрывает сценарии развития ситуации). Для определения управления в каждой ситуации применяются методы линейного программирования, отображения действующих возмущений и возможных управлений на фазовые пространства движения объекта. Многомерное управление по ситуациям носит логико-динамический характер.

В рассматриваемой аварийной задаче исследования проводятся в иммерсивной среде с интеллектуальным интерфейсом пользователя. Иммерсивная среда моделирования (СИМ) и интеллектуальный интерфейс позволяют:

1.  Оценить текущую ситуацию и осуществить прогноз возможных вариантов ее развития;

2.  Сформировать динамический сценарий действий операторов и использования технических средств с учетом эффективности имеющихся ресурсов;

3.  Определить диапазоны допустимых безопасных управлений с использованием методов интеллектуального управления, методов прогнозирования, визуального и графического макетирования движения объекта, работы технических средств управления, развития аварии и сетевого взаимодействия операторов;

4.  Сформировать базу знаний по управлению аварийным МПО в зависимости от начальных значений глубины, скорости движения, интенсивности аварии и расположения аварийного отсека.

Для определения базы знаний по ситуациям для одного события (пробоина первого отсека), составим таблицу (из уравнений движения объекта по факторам, определяющим множество ситуаций при одном событии).           

Прикладник-исследователь с помощью интеллектуального интерфейса может изменить любой параметр в составленной таблице и определить влияние этого фактора на полной имитационной модели (СИМ, иммерсивная среда). В рассматриваемой задаче при наступлении одного события множество ситуаций определяется начальной глубиной аварии, на которой произошло событие, скоростью движения объекта в этот момент и величиной пробоины (интенсивность аварии). Были проведены исследования по составлению множества ситуаций для одного события. Результаты исследований множества возникающих ситуаций по одному событию более наглядно представить в графическом виде. На рис.3 представлена траектория спасения аварийного МПО в безопасный слой с глубины η0 на глубину ηз при различных интенсивностях аварий при сравнительно большой начальной скорости движения (v0 = 15 узл).

        

                                                                                  а)                                                                                                                       б)

рис.3 Траектория спасения МПО в безопасный слой на глубине при различных интенсивностях аварии при начальной скорости а) 15 узлов, б) 10 узлов.

Площадь аварии варьируется от 0.05 до 0.65 м2. Результаты исследований показывают, что если авария произошла при начальной скорости движения 15 узлов с дальнейшим увеличением скорости до максимальной, спасение аварийного МПО возможно при пробоине площадью 0.65 м2. При той же пробоине, и начальной скорости в 10 узлов, при той же начальной глубине возникновения аварии η0, траекторные движения имеют совершенно другой вид (объект может провалиться в начальный момент на достаточно большую глубину) (рис. 3б).

      

                                                                                 а)                                                                                                                                     б)

рис.4. Траектория спасения МПО в безопасный слой при различных начальных скоростях в момент аварии при площади пробоины а) 0.5 м2, б) 0.65 м2

Если начальная скорость движения на момент возникновения аварии меньше 7 узлов (3.5 м/с), то спасение аварийного МПО (рис. 4) невозможно при существующей эффективности управления. Можно рекомендовать, что если авария произошла на такой скорости движения, необходимо ввести дополнительные каналы управления. Кроме того, на больших глубинах рекомендуется плавать со скоростью не менее 7 узлов.

На рис.5 представлены траекторные движения аварийного МПО при спасении в безопасный слой при увеличении скорости хода в энергетической установке в момент возникновения аварии, создания максимально возможного дифферента с помощью гидродинамических рулей и продувания цистерн главного балласта для компенсации отрицательной плавучести (от затопления отсека).

рис. 5 Пробоина S = 0.55, кол. баллонов нос. группа ЦГБ = 10, 8, 8. Eta0 = 400, Etaзад = 100

Анализ графиков движения объекта во времени позволяет заключить, что при синтезе многомерного противоаварийного управления сложным нелинейным объектом, необходимо проводить полномасштабное имитационное моделирование с целью исследования динамического изменения отрицательных сил плавучести и положительных, создаваемых в ЦГБ и управления гидродинамическими рулями. Упрощенная имитационная модель не позволит корректно синтезировать противоаварийное управление.

Таким образом, при варьировании таких факторов, как глубина возникновения аварии, скорость движения в начальный момент и величина пробоины, можно определить множество ситуаций, при которых возможно спасение аварийного МПО для одного события. Количество событий определяется количеством отсеков. Аналогичные исследования проводятся при аварии в каждом отсеке. Таким образом, мы строим множество всевозможных ситуаций, которые могут возникнуть при рассматриваемом виде аварий. В данной работе составление алгоритма управления по каждой ситуации не рассматривается. Это предмет отдельного исследования. Множество определенных ситуаций и управления в каждой ситуации определяют базу знаний.

Дальнейшее развитие работы будет направлено на определение текущей ситуации по мониторингу фазового движения объекта на борту, синтеза визуальной информации по управлению на основе создаваемой базы знаний на каждый пост при сетевом взаимодействии по дистанционному управлению.

Литература

1.   Борисов В.Г., Данилова С.К. Среда моделирования для создания интеллектуальных средств поддержки операторов управления морскими подводными объектами. // Сборник материалов Седьмой Всероссийской научно-практической конференции “Перспективные системы и задачи управления”. 2012.  С.254-260

2.   Борисов В.Г., Данилова С.К., Чинакал В.О. Исследования по созданию перспективных систем управления морскими подвижными объектами и разработки тренажерных систем. // Проблемы управления. Специальный выпуск.  2009. №3.1. – С.103-106.

3.   Борисов В.Г., Данилова С.К., Чинакал В.О. Применение средств виртуальной реальности при создании комплексных тренажеров и систем управления. // Труды IX Международной конференции «Системы проектирования, технологической подготовки производства и управления этапами жизненного цикла промышленного продуктаCAD/CAM/PDM 2009», С.37-42. ИПУ РАН. Москва. 2009.

4.   Рассел С., Норвиг П. Искусственный интеллект: Современный подход.  М.  СПб.  Киев: Изд. дом. «Вильямс», 2006.

5.   Юсупов Р.М. Национальное общество имитационного моделирования России – начало пути. // CAD/CAM/CAE Observer #2 (70). 2012.

6.   Рыжиков Ю.И., Соколов Б.В., Юсупов Р.М. Проблемы теории и практики имитационного моделирования. // Сборник докладов ИММОД-2007. СПб., 2007. Т.1. С.58-70.

7.   Кириллов Н.П. Концептуальная модель процессов управления функциональными состояниями технических систем и возможности еѐ прикладного использования. // Сборник докладов ИММОД-2011. СПб., 2011. Т.1. С.168-171.

8.   Сергеев С.Ф., Падерко П.И., Назаренко Н.А. Введение в проектирование интеллектуальных интерфейсов. // Учебное пособие СПБГУ ИТМО, 2011.

9.   Артамонов Е.И., Тенякшев А.М., Ромакин В.А.. Средства виртуальной реальности - новые возможности в проектировании // Сб.материалов VI-й междунар.конф. и выст-ки "CAD/CAM/PDM-2006". Под ред. Артамонова Е.И. - М.: ИНЭК, 2006 г.- С. 144-146.