Разработка экспертной системы диагностирования опасности электроустановок производственного объекта агропромышленного комплекса

Электроустановки зданий и сооружений напряжением до 1000 В являются наиболее массовыми электротехническими элементами или установками, используемыми на различных объектах экономики, их количество только в аграрной отрасли составляет сотни миллионов [1]. Появляется негативный фактор, для которого характерны аварии, сопровождающиеся перерывами электроснабжения, пожарами, несчастными случаями от электроустановок, ухудшением экологической обстановки [2, 3]. Электрические сети, т. е. внутренняя электропроводка, зачастую используются с просроченным сроком эксплуатации, требуют обновления, а это невозможно по экономическим соображениям [4].

Изношенность основных фондов в агропромышленном комплексе (АПК) и коммунальной энергетике, отсутствие эффективных методов контроля и диагностики технического состояния электроустановок, позволяющих принимать обоснованные решения в условиях риска и неопределенности исходных данных, обусловили устойчивую тенденцию роста числа аварий и возникновения опасных последствий, в том числе и гибели людей [5, 6].

Основная научная направленность данной работы состоит в оценке и управлении антропогенными рисками (вызванными «человеческим фактором») путем создания экспертной системы, позволяющей сформировать базы данных и базы знаний, включая и механизм принятия решений в условиях информационной неопределенности [7, 8].

Цель исследования - повышение безопасности электроустановок на основе создания экспертной системы антропогенных рисков.

Материал и методы исследования

Известно, что экспертная система образует комплекс методов, позволяющий, основываясь на знаниях экспертов, решать трудно формализуемые задачи, у которых либо отсутствует алгоритм решения, либо он не известен, либо обладает достаточно большой размерностью и не поддается практической реализации [9].

Особенность экспертной системы в рассматриваемой предметной области состоит в наличии базы знаний с набором правил вывода, позволяющей решать такие задачи, как поиск и интерпретация рискообразующих факторов, диагностика электроустановок человеко-машинной системы [10]. Оболочка экспертной системы представляет собой готовую программную среду, не требующую применения традиционных программных продуктов (рис. 1).

1 – оператор, интерфейс; 2 – база данных; 3 – база знаний; 4 – корректор;

5 – структурный орган; 6 – интеллектуальный редактор

При формировании принятия решения и проведении идентификации опасностей (рискообразующих факторов) сельскохозяйственных предприятий с выделением опасных 50

электроустановок и описанием сценариев возможных аварий, возникновения электротравматизма и пожаров разработаны требования к структуре экспертной системы, включающие уровень компетентности, семантику, инфологию, т. е. применение символьного (а не цифрового) метода получения знаний, эвристического поиска решений и процедуру логического вывода.

При анализе и прогнозировании рисков опасности электроустановок в структуре экспертной системы предусматриваются взаимосвязанные такие блоки, как: 1) база знаний с основой базы данных, включающей правила вывода и сведения о знаниях человека в рассматриваемой предметной области. По существу, база знаний является основным компонентом экспертных систем; 2) интеллектуальный редактор базы знаний – программа, корректирующая содержательный объем базы знаний в режиме диалога; 3) структурный орган (орган логического вывода) представляет программу, содержащую рассуждения и оценку экспертов; 4) интерфейс оператора – совокупность программ для определения режима ввода имеющейся информации экспертной системы и выдаче готовых результатов.

Разработка экспертной системы предполагает проведение следующих этапов: идентификация, концептуализация, формализация, создание аналога, тестирование и опытная эксплуатация [11]. Продукционная система - модель вычислений, которая применяется в задачах создания эффективных алгоритмов поиска и моделирования человеческого мышления [12]. В общем виде данную модель можно выразить формулой:

ПР = (S;L: A ^ B;Q), (1) составленной на правилах, формирующей знания в форме логического вывода «Если (условие), то (действие)».

В работе [13] приведено описание экспертной системы с применением системы Байеса логического вывода; разрабатываемая экспертная система не является точной и носит вероятностный характер. Максимальную сложность в данном случае представляет создание ее базы знаний, исходя из рискообразующих факторов рассматриваемого объекта, и присвоение им определенных вероятностей, руководствуясь знаниями эксперта в определенном утверждении. Показано описание базы знаний антропогенных опасностей и факторов риска электроустановок объекта АПК. Использование базы знаний подтверждается тестированием экспертной системы на реальных объектах.

Следует отметить, что процесс существования человеко-машинной системы может быть описан в терминах естественного языка с помощью нечетких множеств, внедрение которых ведет к появлению нечетких экспертных систем (Fuzzy Logic). Инструментом описания рассматриваемой человеко-машинной системы являются лингвистические переменные, представляющие собой описанную иерархическую модель, включающую терм-множества [14]. Последние могут быть множеством значений лингвистических переменных. Использование словесных описаний позволяет провести структурный анализ системы «Человек – Электроустановка – Среда».

Ключевым понятием теории нечетких множеств будет функция принадлежности µX(x), которая выражает определенную невероятностную субъективную величину нечеткости, исходя из результатов опроса экспертов о возможном соответствии элемента x понятию, формируемому нечетким множеством X.

Рискообразующие факторы опасности электроустановок, представляющие сочетание признаков компонентов человеко-машинной системы, порождают возникновение антропогенной ситуации и позволяют лингвистически (с помощью баллов) оценить используемые факторы. В связи с этим функция принадлежности ^(х) и лингвистические переменные позволяют распределить данные факторы по существующей универсальной шкале.

Представим состояние системы «Человек – Электроустановка – Среда» в словосочетаниях обычного языка с применением лингвистических переменных. Допустим, L V – переменная, имеющая цифровые или словесные значения. Отсюда следует, что лингвистическая переменная может быть выражена формулой:

Lv = [L, T, X, S, M], (2)

где L – название переменной; Т – количество ее значений (терм-множество); Х – общее количество нечетких переменных; S – синтаксическая составляющая появления других термов для получения с их помощью сложных: S × T → T ^N – увеличенное терм-множество; М – распределяющая часть для формирования нечеткого множества в определенном терм-множестве Т с соответствующей лингвистической переменной.

Приведенная лингвистическая переменная используется для составления программы экспертной системы при автоматизированной обработке рисков опасности электроустановок и проектировании системы безопасности на предприятиях АПК.

Представим процедуру построения экспертной системы в виде последовательности действий субъекта управления безопасностью электроустановок, которая заключается в анализе ситуации, выборе критериев, генерации альтернатив и обосновании оптимального для воплощения метода принятия решения в практических целях.

Рассмотрим логико-лингвистическую модель возникновения антропогенных рисков, выделив три возможных (наиболее типичных) ситуации: авария электроустановки, электротравма персонала и пожар на объекте, появляющихся в результате электротехнических работ, мероприятий.

Описание сценария появления определенной опасности при эксплуатации электроустановок составляется исходя из оценок экспертов или математической обработке случайного процесса.

В результате анализа логико-лингвистического моделирования выполним процедуру построения дерева риска аварии. Рассмотрим процесс возникновения аварии в электроустановке, повлекшей за собой перерыв электроснабжения сельскохозяйственного объекта.

При построении дерева рисков важным звеном является формирование причинно-следственных связей для многоуровнего графического изображения и учета таких путей событий: 1) базовое, т. е. главное или исходное, характеризующееся как первичный отказ; 2) вторичное, появляющееся в нештатных условиях (идентификации опасностей и повлекшее возникновение результирующего события); 3) результирующее, т. е. опасное происшествие, следствием которого могут быть моральные потери (гибель людей) или материальные ущербы [15].

Построение дерева риска аварии предусматривает следующую структуру:

• 1.    Размещение основных событий (первостепенные причины) снизу; формирование событий и их очередность выполняются при использовании логических символов И, ИЛИ; завершающее событие формируется сверху.

• 2.    Определение пропускного (аварийного) сочетания, представляющего группу инициирующих событий и условий основного, т. е. головного, события.

• 3.    Выявление необходимости появления отсеченного сочетания, разрывающего причинно-следственную связь возникновения опасной ситуации и предотвращающего аварию.

• 4.    Выполнение структурного анализа сгруппированных пропускного сочетания и отсеченного сочетания. Первоначально определяются специфика и наиболее опасный вид условий (путей), приводящих к появлению антропогенной ситуации. Далее определяются условия (узлы, т. е. профилактические мероприятия), предопределяющие опасную ситуацию.

Результаты исследования и их обсуждение

Рассмотрена антропогенная опасная ситуация, вызывающая аварию. Сгруппирован состав рискообразующих факторов системы «Человек – Электроустановка – Среда» для получения оценки их отношения к вероятности появления аварии, исходя из соответствия лингвистических переменных. Здесь авария была сконцентрированная как факт деятельности компонентов в человеко-машинной системе. Подбор рискообразующих факторов для каждого компонента проводился экспертным путем в соответствии с [16].

Рассмотрены следующие множества компонентов человеко-машинной системы:

Множество X (человеческий фактор – электротехнический персонал): x 1 – неправильные и ошибочные действия;

x 2 – уровень профессионализма (образование);

x 3 – физическое состояние (пригодность к работе);

• x 4 – знание технологического электрооборудования;

• x 5 – действия в нештатных ситуациях.

Множество Y (электроустановка):

• y 1 – срок эксплуатации;

• y 2 – износ изоляции электроустановки;

• y 3 – износ токоведущих частей электроустановки;

• y 4 – отказ электрического оборудования;

• y 5 – отказ средств электрозащиты;

• y 6 – возможность возникновения опасной ситуации.

Множество Z (характеристика рабочей среды):

• z 1 – профилактические испытания электроустановок;

• z 2 – частота появления опасных воздействий и резкие отклонения от нормы электрических параметров электроустановок (напряжение прикосновения; ток, протекающий через человека);

• z 3 – уровень изменения метеорологических параметров;

• z 4 – состояние условий труда.

При выполнении исследования аварий, происходящих в системе электроснабжения и в электроустановке технологического процесса предприятия АПК, была рассмотрена картина причинно-следственных связей в системе «Человек – Электроустановка – Среда», функционирующей в условиях неопределенности, а именно при отсутствии сведений о статистических распределениях и количественных оценках рискообразующих факторов [17, 18].

Представленное на рисунке 2 дерево рисков аварии в системе электрификации предприятия показывает версию появления опасной антропогенной ситуации. Необходимо отметить, что в данном случае экспертный модуль (база данных) не отражает какой-либо стандарт, а в зависимости от задачи исследования имеет определенный уровень формализации системы «Человек – Электроустановка – Среда».

Разработанный экспертный модуль (база данных) предназначен для хранения и структурирования исходной информации (базы знаний), необходимой для оценки возникновения аварии на предприятиях агропромышленного комплекса Республики Бурятия.

Заключение

Разработанный функциональный аналог экспертной системы исследования аварии в электроустановках и системе электроснабжения объекта для принятия решений при выполнении структурного анализа антропогенных опасностей позволяет осуществлять математическое моделирование и экспериментировать сценарии возникновения аварий на промышленных предприятиях.

Аналог экспертной системы выполнен исходя из сформированной модели базы знаний в специализированной оболочке программного обеспечения.