Systemy Ekspertowe
w eksploatacji
maszyn i urządzeń
" Wpływ środowiska komputerowego na
prace w eksploatacji 2-4 slajd
" Algorytm kształtowania niezawodności w
projektowaniu 5-7 slajd
" Wprowadzenie do SE tj. bazy danych, typy
wnioskowania 8-27 slajd
" Uogólnienia podsumowujące wraz
z przykładami 28-43 slajd
Dr inż. Włodzimierz FIGIEL
Systemy komputrowego wsparcia
wytwarzania i eksploatacji
" CAD - Computer Aid Designe
- projektowanie geometrii modelu
- obliczenia FEM (istnieje również w pakiecie CAE)
- tworzenie dokumentów produktu
- generowanie list kompletacyjnych
" CAP - Computer Aid Planning
- planowanie obróbki, montażu i pomiarów
" CAM - Computer Aid Manufacturing
- programowanie i sterowanie obrabiarkami
robotami, system. pomiarowymi i transportowymi
Systemy komputrowego wsparcia
wytwarzania i eksploatacji cd.
" PPC - Production Planning & Control
- planowanie zasobów materiałowych, wytwórczych i
osobowych
- sterowanie produkcją przez generację zleceń,
monitorowanie produkcji w toku, kontrolę terminów
realizacji
" CAQ - Computer Aid Quality
- określanie parametrów jakości przez pomiary, analizę
danych statystycznych i tworzenie protokołów badań
Tablica procentowych ilości danych
wymienianych między systemami CAX
CAD
PPC
CAP
CAM
CAQ
CAD CAP CAM CAQ PPC
CAD 100,00% 47,00% 44,00% 27,00% 46,00%
CAP 47,00% 100,00% 28,00% 18,00% 44,00%
CAM 44,00% 28,00% 100,00% 23,00% 48,00%
CAQ 27,00% 18,00% 23,00% 100,00% 35,00%
PPC 46,00% 44,00% 48,00% 35,00% 100,00%
Algorytm kształtowania
niezawodności w projektowaniu
Rozp. potrzeb
1
1
1
1
1
Formułowanie
Faza I
problemu
Tworzenie wstęp. koncepcji
Eliminacja sła-
Określenie wymaganej
bego ogniwa
niezawodności Rw(t)
Szacowanie wskaz
nika niezaw.
T
K=0
K=1
Zastosować
Opracowanie projektu wstępnego
elementy o wyższej
(synteza)
niezawodności
Obl. niezawodności wstępnej Re(t)
N
T N
Czy
Czy T
K=1
Re(t)>= Rw(t)
N
2
Algorytm kształtowania
niezawodności w projektowaniu
2
Faza II
1
K=2
K=4
Opracowanie rozwiązania
szczegółowego
Obl. niezawodności wstępnej R'e(t)
Eliminacja sła-
K=3
bego ogniwa
T N
Czy
Zastosować
R'e(t)>= Rw(t)
elementy o wyższej
3
niezawodności
N
N Czy T
Czy
4
K=4
K=3
T
Algorytm kształtowania
niezawodności w projektowaniu
Faza III
3
4
Realizacja próbna projektu
Eksperymentalne określenie
niezawodności R''e(t)
T
N K=3
Czy
R''e(t) >= Rw(t)
Eksperymentalne
Decyzja o realizacji
wykrycie słabego
urządzenia
elementu
STOP
Systemy ekspertowe
definicje
" SE to inteligentny program komputerowy,
który na podstawie szczegółowej
(dziedzinowej) wiedzy może wyciągać
wnioski i podejmować decyzje w sposób
zbliżony do procesu rozumowania
człowieka
" SE to inteligentny program komputerowy,
który pomaga rozwiązywać problemy
(w danej dziedzinie) w oparciu o wiedzę
ogólną, specjalistyczną i długoletnie
doświadczenie (eksperckie) w dziedzinach
słabo sformalizowanych ( bez teorii
fomalnej dającej się zalgorytmizować)
Schemat systemu ekspertowego
Maszyna
Sprzęg
Użytkownik
(Interface)
Wnioskująca
(Inference Engine)
Blok
Objaśniający
Baza Wiedzy
Baza Danych
Wiedza
Wiedza sterująca: (fakty i aksjomaty)
ogólna
wiedza o zasadach
Reguły
Wiedza
stosowania wiedzy
wnioskowania
sterująca
ogólnej
Baza wiedzy i jej reprezentacja
Wiedza to:
+fakty + relacje +procedury
" Wiedza to symboliczny opis świata,
charakteryzujący aksjomatyczne i empi-
ryczne relacje, zawierający procedury, które
manipulują tymi relacjami
" relacje odzwierciedlają zależności i asocjacje
(skojarzenia) pomiędzy faktami w bazie
danych
" reprezentacja wiedzy może być
- proceduralna (zbiór procedur dziedziny)
- deklaratywna (opis faktów, stwierdzeń, reguł wiedzy)
Metody reprezentacji wiedzy
" Metody oparte o logikę
- rachunek zdań - rachunek predykatów;
" Metoda zapisu stwierdzeń w postaci:
- trójki (,,)
- czwórki (,,,)
(certainty factor)
" Metody regułowe złożone z przesłanek i faktów
" Sieci semantyczne (znaczeniowe) gdzie relacje
przedstawiane są graficznie;
" Metoda ram (struktura danych zagnieżdzanych w
ramach i kolejno: klatkach (slotach) i faset ach;
" Reprezentacja poprzez modele matematyczne
Strategie przeszukiwania baz
wiedzy / danych
Przeszukiwania daje się opisać za pomocą stanów
i operatorów. Operatory zastosowane do stanów generują
nowe stany. Stany początkowe, ich następniki i operatory
tworzą graf stanów tzw. przestrzeń stanów
" Str. heurystyczne - polegają na stosowaniu prawd,
kryteriów, zasad i intuicji by osiągnąć cel. Z dodatkowych
informacji opisu przestrzeni stanu wyznacza się tzw. funkcje
heurystyki, które umożliwiają klasyfikowanie stanów i wybie-
ranie lepszych kierunków przeszukiwań
" Str. ślepe (blind search)
* strategia w głąb (depth first) - dla grafów płytkich
* strategia w głąb z powtarzaniem - generowanie jednego
potomka a potem powrót do
przodka
* str. wszerz (breadth first) - dla wąskich i głębokich grafów
* strategia  najpierw najlepszy (best first)
Typy Baz Reguł
Bazy reguł Bazy reguł
Bazy reguł
Elementarne Rozwinięte
dokładne
Dokładne BED Dokładne BRD
Bazy reguł Bazy reguł
Bazy reguł
Elementarne Rozwinięte
przybliżone
Przybliżone BEP Przybliżone BRP
Bazy reguł
Bazy reguł
elementarne
rozwinięte
Rodzaje Wnioskowa
SW_ED systemy wnioskowania
elementarnego doładnego
Wnioskowanie
Bazy reguł
(w przód lub wstecz)
Elementarne
Elementarne
Dokładne WED
SW_EP systemy wnioskowania
Dokładne BED
elementarnego przybliżonego (w
przód lub wstecz)
Wnioskowanie
Bazy reguł
Elementarne
Elementarne
Wnioskowanie
Przybliżone WEP
Przybliżone BEP
Rozwinięte
Bazy reguł
Dokładne WRD
Rozwinięte
SW_RD systemy wnioskowania
Dokładne BRD
rozwiniętego doładnego
(w przód lub wstecz)
Wnioskowanieł
Rozwinięte
SW_RP systemy wnioskowania
Bazy reguł
Przybliżone WRP
rozwiniętego przybliżonego
Rozwinięte
(w przód lub wstecz)
Przybliżone BRP
Algorytm wnioskowanie w przód
(generuje zwiększanie się bazy faktów)
Postaw
hipotezę
stop
Porównaj hipotezę
z bazą wiedzy/ faktami
Wnioski z zastoso-
Czy hipoteza
T
N
wanej reguły dodaj
Wnioskuj
jest potwier-
do bazy wiedzy BW
dzona faktami
Wybierz regułę
N
Czy można
T zgodnie ze stra-
zastosować
tegią: blokowania,
kol. reg. BW
świeżości, specyficzności
Określ zbiór re-
guł BW spełnia-
jących przsłanki
Wnioskowanie SWED w przód
Celem wnioskowania w przód jest wyznaczenie wszystkich faktów
wynikających z bazy reguł (elementarnej dokładnej) bazy ograniczeń i
uznanych za fakty, warunków dopytywalnych
KROK - 1
Dynamiczna baza
Reguły
danych - FAKTY
A, C, H
1. A D
B, E,
2. F H G
3. B L
A, C, H
4. D J M
B, E, D
5. C D F
6. A E J
Nowy fakt
Wnioskowanie SWED w przód
KROK - 2
Dynamiczna baza Reguły
danych - FAKTY
A, C, H
1. A D
B, E, D
2. F H G
3. B L
A, C, H, L
4. D J M
B, E, D
5. C D F
6. A E J
Nowy fakt
Wnioskowanie SWED w przód
KROK - 3
Dynamiczna baza Reguły
danych - FAKTY
A, C, H, L
1. A D
B, E, D
2. F H G
3. B L
A, C, H, L
4. D J M
B, E, D F
5. C D F
6. A E J
Nowy fakt
Wnioskowanie SWED w przód
KROK - 4
Dynamiczna baza Reguły
danych - FAKTY
A, C, H, F
1. A D
B, E, D, L
2. F H G
3. B L
A, C, H, F
4. D J M
B, E, D, L, G
5. C D F
6. A E J
Nowy fakt
Wnioskowanie SWED w przód
KROK - 5
Dynamiczna baza Reguły
danych - FAKTY
A, C, H, F, G
1. A D
B, E, D, L
2. F H G
3. B L
A, C, H, F, G
4. D J M
B, E, D, L, J
5. C D F
6. A E J
Nowy fakt
Wnioskowanie SWED w przód
KROK - 6
Dynamiczna baza Reguły
danych - FAKTY
A, C, H, F, G
1. A D
B, E, D, L, J
2. F H G
3. B L
A, C, H, F, G
4. D J M
B, E, D, L, J, M
5. C D F
6. A E J
Nowy fakt
Wnioskowanie SWED w przód
Koniec wnioskowania
Dynamiczna baza Reguły
danych - FAKTY
A, C, H, F, G
1. A D
B, E, D, L, J,M
2. F H G
3. B L
4. D J M
5. C D F
6. A E J
Wnioskowanie SWED w przód
z bazą ograniczeń
KROK - 1
Dynamiczna baza
Reguły
Ograniczenia
danych - FAKTY
1. (A,B,E)
1. A D
A, C,
2. (C,H)
2. F H G
3. B L
Tylko jeden
warunek A,B,E
A, C,
4. D J M
lub C,H może
być prawdą lub
D
5. C D F
nią nie być (war.
dychotomiczne)
6. A E J
Nowy fakt
Wnioskowanie SWED w przód
z bazą ograniczeń
KROK - 2
Dynamiczna baza
Reguły
Ograniczenia
danych - FAKTY
1. (A,B,E)
1. A D
A, C, D
2. (C,H)
2. F H G
Tylko jeden
3. B L
warunek A,B,E
lub C,H może
A, C, D
4. D J M
być prawdą lub
F
nią nie być (war.
5. C D F
dychotomiczne)
Nowy fakt
6. A E J
Algorytm wnioskowanie wstecz
(generuje mniejszą liczbę faktów, nie dowodzi hipotez pośrednich)
Postaw
hipotezę
stop
Porównaj hipotezę
z bazą wiedzy/ faktami
Wnioski z zastoso-
T
N
Czy hipoteza jest
wanej reguły dodaj
Wnioskuj
potwierdzona fak-
do BW i wróć do
tami lub brak reguł
regóły, której przesłanki
nie były spełnione
N
Określ zbiór C re- Wybierz regułę
Czy brak
gół BW z wnioska-
zgodnie ze stra-
jakiejś prze-
Postaw regresyw-
mi zgodnymi z hi-
słanki wybranej
tegią: blokowania,
ną hipotezę o praw-
potezą reguły
świeżości, specyficzności
dziwości brakującej
przesłanki
T
Wnioskowanie SWED wstecz
Celem wnioskowania wstecz jest sprawdzenie
hipotezy (potencjalnego faktu). Wynikiem jest
weryfikacja lub falsyfikacja hipotezy.
Należy zweryfikować hipotezę główną F
KROK - 1
Dynamiczna baza
Reguły
danych - FAKTY
brak F
1. A D
A, C
2. F H G
3. B L
4. D J M
A, C Czy jest
CiD
5. C D F
brak D
6. A E J
Nowa hipoteza
Wnioskowanie SWED wstecz
Celem wnioskowania wstecz jest sprawdzenie hipotezy
(potencjalnego faktu). Wynikiem jest weryfikacja lub falsyfikacja
hipotezy.
Należy zweryfikować hipotezę pomocniczą D i
wrócić do hipotezy głównej
KROK - 2
Dynamiczna baza
Reguły
danych - FAKTY
brak D
1. A D
A, C
Czy jest 2. F H G
A
3. B L
4. D J M
A, C
5. C D F
Jest A, więc D, więc F
6. A E J
Hipoteza główna F - zweryfikowana
Podsumowanie i przykłady
Co to jest system ekspertowy
(SE) i czym się różni od innych
programów?
Co to jest SE - odpowiedz

Przykładowe definicje SE (systemu ekspertowego) to:
" Bank wiedzy z którego można korzystać przy pomocy dialogu.
" Program komputerowy zastępujący człowieka-eksperta z określonej
dziedziny.
" Program, który przyjmując pytania użytkownika lub zadając mu
pytania, na podstawie wielu fragmentarycznych (często
niekompletnych lub nieprecyzyjnych informacji) w wyniku
przeprowadzonego wnioskowania i przy wykorzystaniu
zmagazynowanej w nim wiedzy potrafi określić na przykład:
obiekt, stan, procedurę, postawić diagnozę lub sporządzić
prognozę lub doradzić co czynić w danej sytuacji.
" Program pozwalający gromadzić wiedzę ludzi-ekspertów
(w formie faktów i reguł wnioskowania) a przy dialogowym
wykorzystywaniu tej wiedzy przez użytkowników (nie-
ekspertów) umie rozciągać tę wiedzę wywodząc w drodze
wnioskowania nowe reguły i fakty.
Składniki Sysytemu Ekspertowego
Typowy system ekspertowy (SE) składa się z:
" Banku Wiedzy
" System (Maszynę) Wnioskowania - "inference
engine
" Bloku Objaśniającego oraz
" Dialogowego Interfejsu Użytkownika.
Bank wiedzy zawiera:
" Bazę Danych (czyli faktów)   data base
" Bazę Reguł (jeżeli .. to ..)   rule base
" Bazę Wiedzy Ogólnej   common fact base
" Bazę Wiedzy Sterujacej   control knowledge base .
Schemat systemu ekspertowego
Przykład 1 dialogu z systemem
SCHOLAR
Pytanie użytkownika:
" Ilu stroicieli fortepianów jest w Nowym Yorku?
Odpowiedz
systemu:
" Ponieważ w New Haven liczącym około 300 000
mieszkańców jest 3 lub 4 stroicieli fortepianów, co
w stosunku do liczby mieszkańców wynosi 1 na
100 000 a Nowy York liczy 7 milionów
mieszkańców, stąd szacunkowo można określić
liczbę stroicieli fortepianów na około 70, no
powiedzmy 50 lub 60.
Przykład 2 dialogu z systemem
SCHOLAR
Pytanie użytkownika:
" Czy w Rio Grande jest uprawiana kukurydza?
Odpowiedz
systemu:
" Nie wiem czy kukurydza jest uprawiana w Rio
Grande, chociaż wiem że roślinę tę uprawia się w
pampasach. Ponieważ Rio Grande ma klimat oraz
warunki glebowe podobne do pampasów, więc
można się spodziewać, że na obszarze Rio
Grande kukurydza jest jedną z roślin uprawnych.
Przykład dialogu w uproszczonym
Sysytemie Ekspertowym
Użytkownik chce wiedzieć dlaczego
spalinowy silnik pojazdu nie działa
prawidłowo.
System zadaje pytania a użytkownik tylko
wpisuje t (czyli TAK) lub n (czyli NIE):
System diagnostyki silnika
spalinowego
" Proszę odpowiadać na pytanie tylko t lub n.
" Zaczynamy!
" Czy jest paliwo w zbiorniku? t
" Czy kranik dopływu paliwa jest zamknięty ? n
" Odczekaj 5 minut. Czy następna próba się powiodła? n
" Czy paliwo dopływa do gaz
nika? n
" Czy paliwo wypływa z przewodu doprowadzającego je do
pompy? t
Winiosek SE: Uszkodzenie pompy paliwa
EKSPERTYZA ZAKONCZONA
" Czy chcesz następnej diagnozy ?
Kolejna ekspertyza
" Czy jest paliwo w zbiorniku? t
" Czy kranik dopływu paliwa jest zamknięty? n
" Odczekaj 5 minut. Czy następna próba się powiodła? n
" Czy paliwo dopływa do gaz
nika? t
" Czy ustawienie przesłony rozruchowej jest prawidłowe? t
" Czy główna dysza paliwa jest drożna ? t
Wniosek SE: Zanieczyszczona dysza biegu
jałowego lub awaria w układzie zapłonowym
EKSPERTYZA ZAKONCZONA
" Czy chcesz następnej diagnozy?
Podział SE ze względu na sposób
współpracy z człowiekiem
" SE Doradcze z kontrolą człowieka - prezentujące
rozwiązania dla użytkownika, który jest w stanie ocenić ich
jakość, zatwierdzić lub zażądać innej propozycji,
" SE Doradcze bez kontroli człowieka - system jest sam
dla siebie końcowym autorytetem. Rozwiązanie takie jest
wykorzystane m.in. w układzie sterowania promem
kosmicznym. Układ 5 komputerów przygotowuje się do
podjęcia decyzji. Następnie porównuje otrzymane wyniki i
przy pełnej zgodności wykonuje odpowiednie działanie, w
przeciwnym przypadku cały proces jest powtarzany,
" SE Krytykujące - dokonujące analizy i komentujące
uzyskane rozwiązanie
Podział Systemów Ekspertowych
ze względu na
Sposób Tworzenia
" SE Dedykowane - tworzone od podstaw
przez inżyniera wiedzy współpracującego
z informatykiem i ekspertami
" SE Szkieletowe - gotowy system z pustą
bazą wiedzy, do wypełnienia przez inżyniera
wiedzy i eksperta z danej dziedziny
Cechy systemów ekspertowych
" Dotyczą wąskiej dziedziny wiedzy;
" Modularna budowa pozwala na rozbudowę
systemu;
" Umożliwia wnioskowanie z niepełnej wiedzy;
" Możliwe jest wyjaśnianie wnioskowania
w sposób zrozumiały dla użytkownika;
" Rozdzielony jest mechanizm wnioskowania
od bazy wiedzy;
" Stosowane są reguły wnioskowania postaci
 jeżeli ... to (if ... then ...).
Moduły Systemu Ekspertowego1
" Moduł akwizycji (pozyskiwania) wiedzy
(ang.: Knowledge Acquisition) -
umożliwia zdobywanie oraz modyfikowanie
wiedzy z danej dziedziny. Danych do
modułu wiedzy dostarczają bezpośrednio
eksperci z danej dziedziny.
" Baza wiedzy (Knowledge Base) - jest to
część systemu zawierająca wiedzę o
dziedzinie i o podejmowaniu decyzji przez
eksperta. Wiedza ta musi być niesprzeczna
i spójna.
Moduły Systemu Ekspertowego2
" Maszyna wnioskowania (Inference Engine)
- kieruje rozwiązaniem problemu, jest odpowiedzialna
za poprawne zastosowanie, zgromadzonej w bazie,
wiedzy.
" Moduł objaśniający (Explanation Facility)
- jest odpowiedzialny za wprowadzanie danych do
systemu, jak i za wyprowadzanie na zewnątrz,
kolejnych wniosków systemu. Moduł ten daje
użytkownikowi radę, sugestię, i dokumentację
podejmowanych decyzji. Ostateczna decyzja jest
podejmowana przez użytkownika w oparciu
o dokumentację kolejnych decyzji SE.
Zalety Systemów Ekspertowych1
" Zwiększenie dostępności - ekspertyza
dostępna na wielu komputerach i przez  cały
czas"
" Redukcja kosztów - wiedza eksperta jest
kosztowna, stąd próby wykorzystania często
znacznie tańszych systemów ekspertowych;
" Możliwość uzyskania kilku alternatywnych
rozwiązań;
" Objaśnienie odpowiedzi;
" Skrócenie czasu konsultacji;
Zalety Systemów Ekspertowych2
" Połączenie wiedzy kilku ekspertów może
spowodować, że system ekspertowy będzie
działał lepiej niż pojedynczy ekspert;
" Odporność psychiczna - system ekspertowy
umożliwia pracę bez zakłóceń, nawet
w stresujących warunkach;
" Zmniejszenie zagrożeń - może być używany
w środowiskach niebezpiecznych dla
człowieka
Systemy Ekspertowe
w eksploatacji
maszyn i urządzeń
To wszystko co chciałem
przedstawić w
prezentowanym wykładzie.
Dziękuję za uwagę