System for developing industrial safety management strategies.pdf На эффективность управления промышленной безопасности (ПБ) оказывают существенное влияние качество информационного обеспечения, служащего для сбора и анализа информации, необходимой для принятия решений по обеспечению ПБ [1, 2], культура безопасности, под которой понимается психологическая и квалификационная подготовленность персонала [3], соблюдение требований нормативных документов и регламента технологического режима, техническое состояние и своевременность технического обслуживания и ремонтов, оценка и разработка способов контроля риска аварии и др. В Указе Президента РФ № 198 «Об основах государственной политики РФ в области проммышленной безопасности на период до 2025 года и дальнейшую перспективу» от 6 мая 2018 г. также отмечается, что необходимы развитие, внедрение информационных технологий, которые осуществляют взаимодействие с организациями, оптимизируют процесс получения, хранения, обработки и анализа информации о производственном контроле за соблюдением требований ПБ. Это подтверждает актуальность разработки экспертной системы выработки стратегий управления ПБ на основе проведения аудита и экспертизы ПБ на объектах железнодорожного транспорта (ОЖДТ). Опасные производственные объекты (ОПО) на протяжении всего жизненного цикла поднад-зорны Ростехнадзору и подлежат постоянному мониторингу и контролю, что обосновывает актуальность задачи создания советующей системы выработки стратегий управления ПБ. К.В. Буйко и Ю.В. Пантюхова провели сравнительный анализ способов оценки ПБ ОПО, который продемонстрировала следующие преимущества использования экспертных оценок для расчета уровня ПБ: простота использования и вычислений; объективность, применимость как для разных отраслей промышленности, так и для одного предприятия; полнота охвата влияющих факторов и наличие необходимых данных [4]. Актуальность проблемы обеспечения ПБ ОПО диктуется также старением используемого оборудования, машин, установок, которое существенно обгоняет темпы их замены и модернизации [5]. Поэтому необходимо проводить их диагностику и техническое освидетельствование для обнаружения потенциально опасных элементов и принятия упреждающих решений, предотвращающих катастрофические отказы техники. Для повышения качества и эффективности обработки информации при проведении освидетельствования и диагностики необходимы формализация и структуризация предметной области (ПрОб), а также разработка на основе прецедентного подхода системы поддержки принятия решений (СППР), что и выполнено в работе [5]. 56 Кривов М.В., АсламоваЕ.А., Асламова В.С. Система выработки стратегий управления В работе [6] осуществлена модификация редактора CLIPS баз знаний продукций, предназначенного для анализа ПрОб, проектирования информационных моделей, описывающих причинноследственные взаимосвязи в задачах прогнозной оценки исходной дефектности, поврежденности, разрушения и отказа объектов нефтехимии при проведении экспертизы ПБ. В [7] отмечено, что экспертные системы (ЭС) способны вырабатывать логические выводы, используя знания специалистов предметной области, что позволяет использовать этот опыт для формирования рекомендаций. ЭС, разработанная в [8], автоматически анализирует параметры процесса производства полиакриловых волокон. В одном из блоков ЭС формируются и накапливаются в БД знания и правила эксперта по оптимальному проведению процесса с учетом изменяющегося сырья, состава оборудования и др. В другом блоке эти правила используются операторами-технологами. Все правила состоят из набора логических выводов: условный оператор перехода if, параметры или функции процесса then, результат работы ЭС. Предполагается, что правило не может зависеть от наименований и значений параметров процесса производства. Учитывая сложность системы управления ПБ, существенное число влияющих факторов, необходимость переработки большого объема качественной информации, преобладающей над количественной, актуальной задачей является использование методов обработки качественной информации на основе теории нечетких множеств и нечеткой логики [9-11]. В процессе поиска стратегий управления лицо, принимающее решение (ЛПР), обсуждает, формулирует и упрощает задачу поиска с применением таких нечетких понятий, как «много», «мало», «хорошо», «плохо» и т.д. По причине применения лингвистических и нечетких переменных целесообразно реализовать приведенные нечеткие понятия в модели принятия стратегии управления промышленной безопасностью на основе советующей ЭС с помощью ситуационного подхода [9, 10]. В разработанной ЭС стратегии выдаются на базе информации, получаемой в СППР AREOI, входящей в ЭС и описанной в [12-14]. 1. Ситуационное управление промышленной безопасностью Предлагаемый в настоящей работе принцип ситуационного управления ПБ основан на формализации с помощью экспертов ряда эталонных (типовых) ситуаций ПБ, которые возможны на производственном объекте, и сопоставлении с каждой ситуацией некоторого управляющего воздействия, ведущего к улучшению показателей ПБ. Будем понимать под термином «ситуация ПБ» набор (множество) признаков Pj (j = 1..N), характеризующих ПБ, и их значений vJk (k = 1..K), позволяющих различать и характеризовать уровень (качество) ПБ: У = (Pj 1 vk >R) > s, е S> (1) где Ri - управляющее решение или стратегия улучшения ПБ. В выражении (1) значения признаков vJ дискретизированы на K интервалов с целью показать возможность использования дискретных, или интервальных, оценок для признаков. При этом множество S эталонных ситуаций в (1) представляет собой набор определенных экспертами ситуаций ПБ производственного объекта (назовем их эталонными), которыми можно управлять, улучшая уровень ПБ. Множество S можно представить также в форме ситуационного графа, вершинами которого являются определенные экспертами ситуации у е S, а дуги есть управляющие решения Ri, обеспечивающие изменение состояния ПБ. На рис. 1 представлена структура ЭС для управления ПБ. В режиме эксплуатации ЭС работает по следующему алгоритму: 1) прием оценок текущей ситуации ПБ, которые формирует СППР; 2) преобразование оценки в текущую нечеткую ситуацию; 3) сопоставление текущей нечеткой ситуации ПБ с эталонными ситуациями и поиск наиболее близкой эталонной ситуации; 57 Обработка информации / Data processing 4) если степень равенства эталонной ситуации превышает порог доверия (> 0,6), то экспертная система формирует управляющее решение, характерное для схожей эталонной ситуации. Иначе сеть (БЗ) нечетких ситуаций следует расширить экспертной оценкой текущей ситуацией. Рис. 1. Структура ЭС AREOI.Expert для управления ПБ Fig. 1. Structure of ES AREOI.Expert for fire safety management ЭС предлагает ЛПР стратегию R, соответствующую управляющему решению Ri эталонной ситуации Si, наиболее близкой к текущей ситуации s*: R = R1:s* с st,st е S, (2) где s* - некоторая текущая ситуация на производственном объекте, которая характеризуется уровнем «исполнения» класса факторов и «ценностью» для ПБ класса факторов, вычисляемыми в СППР, описанной в [12-14]. Выбор меры близости / равенства / включения s* с у представляет отдельный вопрос исследования и будет освещен ниже. Особенность формализации управляющих решений Ri по обеспечению заданного уровня ПБ состоит в том, что они являются директивными («увеличить», «уменьшить» и т.п.) и плохо выражаются через какие-либо числовые оценки. Но, выраженные на естественном языке, управляющие решения наделяются однозначно трактуемым смыслом для ЛПР. Например: «Информационное обеспечение существенно улучшить»; «Организационные меры оставить без изменения» и т.д. Также отметим, что и признаки, характеризующие ПБ, плохо трактуются ЛПР в количественной форме, но вполне естественно могут быть охарактеризованы с помощью качественных значений. Например, «ценность - низкая», «уровень выполнения - высокий». При переходе в область качественных значений и нечеткого логического вывода для (1) определим понятие нечеткой ситуации у : •?, = Р,%Р, еР, (3) где функция принадлежности ps (pt) = s (Т’) / T’^ j. В выражении (3) P есть множество признаков, и каждый признак описывается кортежем: P = p ,Т, D , (4) 58 Кривов М.В., АсламоваЕ.А., Асламова В.С. Система выработки стратегий управления где Ti - терм-множество лингвистической переменной (ЛП) р/, описывающее качественное значение /-го признака, Di - базовое множество i-го признака. Для формирования нечеткой системы вывода зададимся лингвистическими переменными ИСПОЛНЕНИЕ (агрегированная оценка степени выполнения класса факторов) и ЦЕННОСТЬ (класса факторов для ПБ). Определим для каждой ЛП терм-множества и базовое множество: | ( ИСПОЛНЕНИЕ, (плохо, ненормально, нормально, хорошо), [0...100]), ((ЦЕННОСТЬ, (низкая, средняя, высокая), [0... 100]) Для определения границ терм-множеств переменной ИСПОЛНЕНИЕ используются треугольная функция принадлежности, а для переменной ЦЕННОСТЬ - трапецеидальная функция принадлежности. Задавшись механизмом качественного описания ПБ в соответствии с (3), создадим базу знаний о нечетких ситуациях ПБ и стратегии управления, которые должны формироваться экспертами на этапе синтеза и настройки ЭС (см. таблицу). Нечеткие ситуации ПБ и ПР и стратегии управления (фрагмент) № ситуации Значение ЛП ИСПОЛНЕНИЕ Значение ЛП ЦЕННОСТЬ Управляющая стратегия R 1 хорошо высокая оставить без изменения 2 хорошо средняя оставить без изменения 3 хорошо низкая ослабить контроль 4 нормально высокая взять на контроль 5 нормально средняя взять на контроль N ненормально высокая усилить контроль Чтобы облегчить экспертам процесс формирования нечеткой ситуационной сети, предложено описывать ситуацию в форме продукций вида: ЕСЛИ ИСПОЛНЕНИЕ = и ценность = , то УПРАВЛЕНИЕ = R. Степень равенства текущей ситуации A и нечеткой эталонной ситуации B оценивается по выражению E(A>b)= IXx(Ea ^ Ев). (6) В соответствии с определением нечеткой эквивалентности раскроем выражение (6): (У, Е«) = тт(тах(\\ -ц ,.цд), тах(\\ - \\ів, рА )). (7) В ряде источников предлагается считать, что если ц(Д /})> 0,5, то ситуации нечетко равны [9- 11]. Если \\і[А,В^= 0,5, то ситуации будут нечетко индифферентными. В нечеткой ситуационной сети вполне возможна ситуация, когда две или более эталонных ситуации будут иметь степень равенства > 0,5. В этом случае алгоритмом должна быть выбрана ситуация с наибольшей степенью равенства. Но вероятен и случай, когда текущая ситуация будет нечетко равна двум или более эталонным ситуациям. Чтобы разрешить этот конфликт, дополним каждое правило, описывающее ситуацию, специальным коэффициентом а - степенью предпочтения. Значение а = 1, если стратегия используется всегда, часто - а = 0,9, иногда - а ~ 0,7, как это предлагается в [9]. Степень предпочтения позволяет усилить влияние на выбор той или иной ситуации при сопоставлении текущей ситуации ПБ с эталонными. Тогда с учетом степени предпочтения выражение (6) принимает вид: = аЦз)’ (8) где B - нечеткая эталонная ситуация, A - текущая. Тогда выражение (7) примет вид: (Ea ^Ев ) = min (max (1 -Ea , «Ев ),max (1 -аЦв, Ea )) . (9) 59 Обработка информации / Data processing 2. Описание ЭС AREOI.Expert Разработанная ЭС AREOI.Expert в качестве составной части включает СППР AREOI, чтобы иметь в своем распоряжении БЗ, БД, результаты работы СППР: оценки экспертов и аудиторов, агрегированные степени исполнения и ценность каждого класса факторов и базовых факторов каждого класса. Чтобы ЭС заработала, нужно предварительно ее настроить (рис. 2). Поскольку ЭС осована на системе нечеткого вывода, то требуется определить лингвистические переменные и терм-множества нечетких значений. Рис. 2. Настройка лингвистических переменных Fig. 2. Setting linguistic variables Лингвистические переменные используются в ЭС в качестве оценочных переменных: это уровень исполнения того или иного фактора ПБ, а также ценность этого фактора. В соответствии с теорией нечетких множеств каждая лингвистическая переменная наделена кортежем (4), где присутствуют также и терм-множества в качественных значениях. Например, для лингвистической переменной ИСПОЛНЕНИЕ определены терм-множества: «плохо», «ненормально», «нормально» и «хорошо». Функции принадлежности нечетких терм-множеств в редакторе лингвистической переменной могут быть заданы треугольной, трапецеидальной функцией либо функцией синглтоном. В редакторе нечетких переменных можно выбирать параметры функции принадлежности терм-множеств, например можно сделать тот или иной терм пологим. Можно изменять тип функции принадлежности. Значения параметров функций принадлежности назначаются экспертами. Каждому набору значений качественных признаков, определяющих нечеткую ситуацию, должна быть сопоставлена стратегия управления. В ЭС стратегия формируется вербальной директивой по управлению ПБ для каждого класса факторов. Словарь стратегий формируется экспертами (рис. 3). Представленный набор стратегий управления не является фиксированным, редактор стратегий позволяет расширять набор стратегий управления. 60 Кривов М.В., АсламоваЕ.А., Асламова В.С. Система выработки стратегий управления Рис. 3. Словарь стратегий управления Fig. 3. Vocabulary of control strategies Рис. 4. Генератор нечетких ситуаций Fig. 4. Fuzzy generator 61 Обработка информации / Data processing Далее следует сформировать сеть нечетких ситуаций с использованием модуля «Генератор нечетких ситуаций» (рис. 4). Он позволяет пользователю сопоставить качественные значения признаков и требуемой стратегии управления. После настройки ЭС готова к эксплуатации. Главный экран программы ЭС содержит рабочую область, навигационное меню, которое позволяет управлять режимами работы программы (см. рис. 2). Если экспертиза не была проведена, то эксперты и аудиторы, выбрав в меню кнопку «Эксперты и аудиторы», могут зарегистрироваться, а затем, выбирая из справочника классов факторов требуемые классы, выставить требуемые оценки (рис. 5). Для каждого фактора выставляют: эксперт - ценность фактора и класса, аудитор - степень исполнения фактора. СППР вычислит агрегированные оценки ценностей классов факторов и агрегированный уровень ПБ. Ее результаты расчета будут записаны в БД и доступны ЭС. Результаты работы СППР представлены в наглядном виде: для ценности классов факторов использован красный цвет, для агрегированной оценки степени исполнения классов факторов - синий. Рис. 5. Запись результатов экспертизы информационного класса факторов Fig. 5. Recording the results of the examination of the information class of factors Важным качеством любой ЭС является возможность объяснения ситуации и причины выбора решения. Первый шаг к обеспечению этого свойства - создание системы комментариев, разъясняющих и поясняющих условия формирования стратегии и порядок действий согласно данной стратегии. На рис. 6 показан фрагмент результатов экспертного вывода. Текущая ситуация ПБ была оценена экспертами ПБ, и их оценки размещены в СППР. По данным оценкам для каждого класса факторов ЭС пытается подобрать схожую эталонную ситуацию, которую предвидели эксперты и предложили стратегию управления. Критерием выбора эталонной ситуации является максимальное значение степени нечеткого равенства ситуации, которая должна быть не менее 0,5 (предпочтительнее выбирать ее более 0,7). Рассмотрим в качестве примера случай, 62 Кривов М.В., АсламоваЕ.А., Асламова В.С. Система выработки стратегий управления приведенный на рис. 6. Для текущей ситуации ПБ в информационном классе факторов ПБ ЭС определила наиболее нечетко близкой ситуацию «Обратить внимание». При этом ЭС рекомендует выбрать для этого класса стратегию управления «Взять на контроль». Высокая степень равенства ситуаций (0,67) позволяет ЛПР довериться ЭС в корректности выбранной стратегии. Кроме того, агрегированная оценка уровня исполнения класса (63%) также подтверждает вывод о необходимости предпринимать определенные действия. Рис. 6. Логические выводы ЭС по классам факторов Fig. 6. The logical conclusions of the ES by classes of factors Интерфейсы ЭС и СППР созданы по технологии WPF (Windows Presentation Foundation) на основе фреймов. Для разделения логики приложения от интерфейса пользователя был применен паттерн проектирования MVVM, обеспечивающий разделение бизнес-логики приложения и реализованный в формате системы отношений классов сущностей. В качестве хранилища данных выступало свободное программное обеспечение СУБД SQLite. С помощью подхода Database-First в Entinity Framevork 6.0 сгенерировано ORM - объектно-реляционное отображение модели данных. Заключение ЭС относится к классу «ситуация ^ стратегия управления ^ действие». ЭС используется в случае, когда агрегированная оценка класса мала (т.е., с точки зрения ЛПР, система управления ПБ не в полной мере соответствует целевому назначению), или перед ЛПР стоит задача повысить целевую эффективность системы управления. В качестве советующего решения ЭС выбирает стратегию, характерную для эталонной ситуации с максимальной степенью ее нечеткого равенства с текущей, 63 Обработка информации / Data processing т.е. критерий выбора эталонной ситуации - максимальное значение степени нечеткой эквивалентности текущей и эталонной ситуаций, которая должна быть не менее 0,5. Предпочтительно выбирать эталонную ситуацию со степенью эквивалентности более 0,7. Получены рекомендации по использованию ЭС: для настройки признаков ЭС смежные терм-множества нечетких значений должны взаимно пересекаться с ординатой > 0,6; если для какой-либо входной ситуации нет эталонной ситуации со степенью равенства > 0,5, значит сеть нечетких ситуаций неполная и требует расширения.

Скачать электронную версию публикации