Разработка и исследование многоагентной системы для решения задач технологической подготовки производства

На правах рукописи

Афанасьев Максим Яковлевич Разработка и исследование многоагентной системы для решения задач технологической подготовки производства Специальность 05.11.14 – Технология приборостроения

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание учёной степени кандидата технических наук

Санкт-Петербург – 2012

Работа выполнена на кафедре технологии приборостроения федерального государственного бюджетного образовательного учреждения высшего профессионального образования «Санкт-Петербургский национальный исследовательский университет информационных технологий, механики и оптики» (НИУ ИТМО)

Научный консультант: кандидат технических наук, доцент Филиппов Александр Николаевич

Официальные оппоненты: доктор технических наук, профессор Васильков Дмитрий Витальевич зав. каф. «Металлорежущие станки и инструмент» БГТУ «Военмех» им. Д. Ф. Устинова кандидат технических наук, доцент Травин Александр Игоревич доцент каф. «Технологии автоматизированного производства» ПИМаш

Ведущая организация: ОАО «Светлана», Санкт-Петербург

Защита состоится 15 мая 2012 г. в 16 ч. 00 мин. на заседании диссертационного совета Д 212.227.04 при НИУ ИТМО, расположенном по адресу: 197101, Санкт-Петербург, Кронверкский пр., д. 49, ауд. 206.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке НИУ ИТМО.

Автореферат разослан апреля 2012 г.

Отзывы и замечания по автореферату в двух экземплярах, заверенные печатью, просьба высылать по вышеуказанному адресу на имя учёного секретаря диссертационного совета.

Учёный секретарь диссертационного совета Д 212.227.04, кандидат технических наук, доцент Киселёв C. C.

Общая характеристика работы

Актуальность темы диссертации. Всё возрастающая конкуренция на рынке подталкивает современные приборостроительные предприятия к постоянному улучшению и развитию производства. В настоящее время одним из наиболее перспективных способов достижения высокой конку­ рентоспособности является повышение эффективности технологической подготовки производства (ТПП) за счёт применения современных средств автоматизации. Особенно это актуально для предприятий, использующих передовые технические решения и технологии, требующие дополнительных инженерных изысканий.

Большой вклад в разработку базовых принципов построения и взаи­ модействия автоматизированных систем технологической подготовки произ водства (АСТПП) внесли С. П. Митрофанов, В. И. Аверченков, Г. К. Горанский, В. Д. Цветков, Н. М. Капустин, В. В. Павлов, В. М. Вальков, А. Н. Филиппов, Д. Д. Куликов, Б. С. Падун, Е. И. Яблочников и многие другие. Тем не менее, в условиях современного наукоёмкого производства многие из этих принципов нарушаются. В первую очередь это связано с отсутствием универсальной инте­ грационной среды, способной собрать воедино различные инструментальные средства автоматизации ТПП.

Решение данной проблемы наиболее целесообразно с применением методов распределённого искусственного интеллекта, базовой дисциплиной которого является теория многоагентных систем (МАС). Применение МАС для решения задач технологической подготовки производства позволит создать открытую среду интеграции технологических данных и знаний, построенную на простой модели расширения функциональности и горизонтального масштабирования информационного пространства технологической подготовки производства.

На сегодняшний день существует достаточное количество работ, пос вящённых применению многоагентных систем в промышленности и про­ изводстве, но ни в одной из них не представлено детальное исследование рассматриваемой предметной области — технологической подготовки при­ боростроительного производства. На основе проводимого исследования необходимо подготовить методику, применение которой даст возможность повысить уровень автоматизации при решении задач технологической под­ готовки и увеличит структуризацию информационной среды современного предприятия.

Всё вышесказанное подтверждает актуальность проектирования и разра­ ботки многоагентной системы, позволяющей повысить степень интеграции информационного пространства и упростить решения задач технологической подготовки производства.

Объект и предмет исследования. Объектом исследования являет­ ся автоматизированная система технологической подготовки производства.

Предметом исследования являются модели и методы многоагентной ин­ теграции, применяемые при решении задач технологической подготовки производства, а также программное и аппаратное обеспечение, позволяю­ щее построить многоагентную систему в рассматриваемой предметной области.

Цель диссертационной работы состоит в совершенствовании методов автоматизации технологической подготовки производства путём использова­ ния информационно-управляющей платформы, созданной на базе многоагент­ ной системы.

Для достижения поставленной цели в диссертационной работе потребова­ лось решить следующие основные задачи:

– Исследовать существующие методы построения распределённых одно­ ранговых многоагентных систем, их архитектуры и области применения, а также инструментальные средства разработки.

– Разработать математические модели многоагентной среды и многоагент­ ной системы – Описать язык представления технологических данных и знаний, исполь­ зуемый агентами.

– Разработать систему моделирования информационного пространства тех­ нологической подготовки производства, базирующуюся на концепциях «облачных» вычислений и виртуальных рабочих мест.

– Реализовать многоагентную систему и опробовать её при решении кон­ кретных технологических задач.

Методы исследования. Для решения поставленных в диссертацион­ ной работе задач использовались основные научные положения: технологии приборостроения, теории информационных систем, теории искусственного интеллекта, теории моделирования, теории множеств, абстрактной алгебры, теории формальных языков и грамматик, теории виртуального строкового пространства технологических данных, объектно-ориентированного и агент­ ориентированного программирования, технологии «облачных» вычислений.

Научная новизна работы заключается в следующем:

– Предложена методика структурной интеграции АСТПП в рамках единой информационно-управляющей платформы технологической подготовки производства, основанная на базовых принципах теории многоагентных систем и виртуального строкового пространства.

– Предложена методика моделирования информационной среды при­ боростроительного предприятия, базирующаяся на концепциях «об­ лачных» вычислений и виртуальных рабочих мест.

Практическая ценность работы заключается в следующем:

– Разработан и программно реализован комплекс алгоритмов многоагент­ ной интеграции АСТПП.

– Сконфигурирован серверный кластер, и на его основе реализован рас­ пределённый виртуальный испытательный стенд для моделирования информационной среды приборостроительного предприятия.

– Реализована многоагентная система, осуществляющая интеграцию средств автоматизации технологической подготовки производства изде­ лий из полимерных композиционных материалов.

Реализация результатов работы. Результаты исследований и разра­ ботанный комплекс методов и инструментальных средств нашли применение в:

– НИР по государственному контракту № П571 от 05.09.08 на 3 года, заказ­ чик Федеральное агентство по образованию/Министерство по образова­ нию, тема «Разработка и реализация модели непрерывного повышения квалификации педагогических кадров российских технических вузов в системе „вуз–инжиниринговый центр–организация“».

– НИОКР № 21083 от 15.12.10, заказчик ООО «Завод по переработке пластмасс имени „Комсомольской правды“», тема «Создание интегри­ рованной распределённой системы проектирования, прототипирования и подготовки производства изделий».

– НИР по государственному контракту № 310220 «Разработка базовых тех­ нологий проектирования и производства приборов нового поколения на основе полимерных композиционных материалов для реальных условий эксплуатации в авиационной, космической, морской и другой технике» по теме 2011-1.4-514-126-027;

– Учебном процессе НИУ ИТМО на кафедре технологии приборостроения.

– Программном и организационно-техническом обеспечении научно-образо­ вательного центра НИУ ИТМО кафедры технологии приборостроения.

На защиту выносятся следующие основные результаты и положения:

– Модель многоагентной системы для решения задач интеграции автомати­ зированных систем технологической подготовки производства в рамках единого информационного пространства технологической подготовки производства.

– Архитектура информационно-управляющей платформы технологической подготовки производства, включающая язык представления технологи­ ческих данных и знаний, структуру агентов и протокол взаимодействия.

– Метод моделирования информационной среды приборостроительного предприятия, основанный на концепции «облачных вычислений».

Апробация работы. Основные результаты диссертации докладывались на следующих конференциях: VI Всероссийская межвузовская конференция молодых учёных (14–17 апреля 2009), Девятая сессия международной научной школы «Фундаментальные и прикладные проблемы надёжности и диагностики машин и механизмов» (26–30 октября 2009), XXXIX научная и учебно-мето­ дическая конференция Санкт-Петербургского государственного университета информационных технологий, механики и оптики (2–5 февраля 2010), VII Все­ российская межвузовская конференция молодых учёных (20–23 апреля 2010), XL научная и учебно-методическая конференция национального исследова­ тельского университета информационных технологий, механики и оптики (1–4 февраля 2011), VIII Всероссийская межвузовская конференция молодых учёных (12–15 апреля 2011), Десятая сессия международной научной школы «Фундаментальные и прикладные проблемы надёжности и диагностики машин и механизмов» (24–27 октября 2011).

Публикации. Материалы диссертации опубликованы в 8 печатных ра­ ботах, из них 4 статьи в изданиях, рекомендованных ВАК. Полный перечень работ приведён в конце автореферата.

Личный вклад автора. Содержание диссертации и основные положе­ ния, выносимые на защиту, отражают персональный вклад автора в опубли­ кованные работы. Подготовка к публикации полученных результатов проводи­ лась совместно с соавторами, причём вклад диссертанта был определяющим.

Все представленные в диссертации результаты получены лично автором.

Структура и объем диссертации. Диссертация состоит из введения, 4 глав, заключения, библиографии и 6 приложений. Общий объём диссертации 131 страница, включая 24 иллюстрации и 1 таблицу. Библиография содержит 96 наименований на 12 страницах.

Содержание работы Во введении обоснована актуальность диссертационной работы, сфор­ мулирована цель и аргументирована научная новизна исследований, показана практическая значимость полученных результатов, представлены выносимые на защиту научные положения.

В первой главе приводится анализ объекта исследования, включаю­ щий рассмотрение основных задач технологической подготовки производства, принципов проектирования автоматизированных средств, обеспечивающих информационную поддержку решения этих задач, и основных проблем, воз­ никающих в процессе интеграции данных средств автоматизации в единую информационную среду приборостроительного предприятия.

На сегодняшний день большинство задач ТПП могут быть реше­ ны с помощью специальных автоматизированных систем. Проведённые исследования показывают, что в условиях современного наукоёмкого производства практически невозможно создать единую автоматизиро­ ванную систему технологической подготовки производства (АСТПП), охватывающую все стадии разработки технологического процесса (ТП) и соответствующую всем фундаментальным требованиям. Поэтому пред­ приятия вынуждены использовать совокупность средств автоматизации технологической подготовки производства, включающую в себя техно­ логические модули, разработанные сотрудниками предприятия, а так­ же коммерческие системы отечественного и зарубежного производства.

Для достижения максимального эффекта от использования АСТПП на предприятии необходимо создать единую информационно-управляющую платформу технологической подготовки производства (ИУП ТПП), являю­ щуюся программно-аппаратным комплексом информационного сопровожде­ ния ТПП и обеспечивающую обмен технологическими данными и знаниями.

Существует государственный стандарт (ГОСТ Р ИСО 10303–2002), регламентирующий единый механизм представления данных об изделии на протяжении всего жизненного цикла независимо от конкретной АСТПП, а также интеграцию этих данных. Но, как показывает практика, в процессе создания единого информационного пространства данный стандарт не ис­ пользуется, либо используется лишь частично.

Можно выделить три основные проблемы, возникающие при проектирова­ нии комплексной информационно-управляющей платформы технологической подготовки производства:

– Проблема сложности.

– Проблема несовместимости.

– Проблема избыточности.

Применяемые на данный момент методы интеграции не способны в пол­ ной мере решить вышеуказанные проблемы, т. к. предполагают использование либо коммуникационных модулей («чёрных ящиков»), осуществляющих стати­ ческую синхронизацию данных между средствами автоматизации ТПП;

либо единой системы управления технологическими данными, которая, во-первых работает только с данными (не учитывает знания), а во-вторых, не позволяет подсистемам АСТПП взаимодействовать напрямую, что существенно снижает производительность системы и усложняет информационный обмен.

Анализ существующих методов структурной интеграции АСТПП пока­ зал, что для их совершенствования целесообразно использовать элементы теории многоагентных систем, т. е. создать одноранговую (гетерархическую) агентную сеть, отвечающую за интеграцию средств информационного обеспе­ чения информационно-управляющей платформы технологической подготовки производства.

Первую главу завершает постановка задач исследования, решение кото­ рых необходимо для разработки более совершенной интеграционной среды технологической подготовки приборостроительного производства, позволяю­ щей существенно сократить время внедрения новых информационных средств автоматизации ТПП, и упростить их применение.

Во второй главе описываются теоретические основы построения мно­ гоагентных систем, представляющие архитектуру программного агента, мате­ матические модели многоагентной среды и многоагентной системы, а также функциональные особенности построения многоагентных систем для решения задач технологической подготовки производства.

Как известно, агент (интеллектуальный агент, ИА) представляет со­ бой независимую компьютерную систему, находящуюся в некоторой среде и способную автономно действовать в ней для достижения своих целей.

На сегодняшний день при проектировании одноранговых адаптивных сетей используются две основные архитектуры ИА: реактивная (основанная на продукционной модели поведения агентов) и делиберативная (базирующа­ яся на целях агента и его восприятии модели окружающей среды).

Анализ достоинств и недостатков рассмотренных архитектур показал, что ни одна из них в чистом виде не может быть использована для построения многоагентной технологической системы — поэтому при проектировании должна быть использована гибридная двухуровневая схема построения агента, использующая разные подходы для решения разных задач интеграции АСТПП.

Гибридная архитектура позволяет строить агенты из двух модулей:

– Делиберативного, содержащего символьную модель мира для принятия глобальных решений.

– Реактивного, для реагирования на происходящие в системе события.

Полученная в результате архитектура (рис. 1) является многоуровневой, т. е. подсистема контроля агента в ней состоит из двух уровней, при этом каж­ дый вышележащий уровень работает с менее формализованной информацией.

Функционирование и взаимодействие агентов в МАС, опирается на уни­ фицированную математическую модель, представляющуюся совокупностью понятий многоагентной среды (описывающей поведение агентов в процессе решения поставленных им прикладных задач) и многоагентной системы, являющейся коммуникационной надстройкой многоагентной среды и обеспе­ чивающий жизненный цикл агентов и их взаимодействие.

Многоагентная среда (МС) есть кортеж (,,, ), где = {1,..., } — множество всех агентов. Каждый агент представляет собой кор­ теж (,,, ) множества возможных состояний, множества объектов восприятия (перцепции), множества действий и агентной функции Рис. 1. Агент с гибридной архитектурой :. — множество состояний среды. : (1...

) — функция восприятия, : (1... ) — функция среды.

Предполагается, что существует некоторая дискретная временная шкала, где временной шаг задаётся переходом от одной точки шкалы к другой.

Любой агент для всех состояний среды и всех состояний агентов (1,..., ) 1... на каждом шаге вычисления через функцию восприятия получает свой локальный объект восприятия (). Агент рассчи­ тывает своё действие = 2 (, ()) и своё новое состояние = 1 (, ()) на основании текущего состояния и своего восприятия этого состояния, т. е. состояние среды меняется под действием агентов.

= (, 1,..., ) (1) определяет преемственное состояние среды, а = 1 (, ()) (2) задаёт преемственное состояние агентов для всех. Переходная функция состояния : 1... 1..., определённая как (, 1,..., ) = (, 1,..., ), объединяет состояния агентов и состояния среды. Следо­ вательно, функция восприятия, агентная функция и функция среды являются частями переходной функции.

Две МС (,,, ) и (,,, ) изоморфны, если существует биек­ тивная функция : 1... 1... такая, что для всех (, 1,..., ) 1...

((, 1,..., )) = ((, 1,..., )) (3) Изоморфизм МС позволяет производить декомпозицию агента на множе­ ство субагентов, а также редуцировать многоагентную среду до одноагентного состояния.

Многоагентная система (МАС) — вычислительная система, в которой два или более агента взаимодействуют (сотрудничая, соперничая или ком­ бинируя первое и второе), чтобы достичь определённые индивидуальные или коллективные цели, находящиеся за пределами индивидуальных способ­ ностей и знаний каждого агента.

Для описания многоагентной системы в рассматриваемой предметной области определяется множество агентов-прототипов, созданных в соответ­ ствии с принципами организации МС. Следовательно, можно дать следующее статическое определение МАС:

= (, ), где (4) множество агентов-прототипов {1,..., }, N, экземпляры которых могут быть динамически включены в систему.

специализированный агент-прототип, реализующий агентную службу каталога.

Объекты конечного множества (4) формируют МАС в определённой пред­ метной области. Процесс решения любой задачи в рамках МАС начинается с инициализации одного из агентов системы:

= (, ), где = {1,..., 11,...,,..., }, 1,..., N и (5) 1 1 : · Выражение (читается « — экземпляр ») показывает, что является экземпляром агента-прототипа. Агент наследует поведение и все изначальные знания агента-прототипа, а также может обладать некоторы­ ми дополнительными свойствами или знаниями (например, уникальным иден­ тификатором, позволяющим другим агентам МАС взаимодействовать с ним).

Каждому состоянию МАС необходимо присвоить фиксированные зна­ чения, определяющие, что для агентов внутри МАС некоторые состояния более предпочтительны, чем другие. Функция полезности есть отображение : R, где () выражает значение полезности действия агента, находящегося в ситуации. Так как состояние среды задаётся в виде кор­ тежа независимых подсостояний, можно идентифицировать определённые подмножества подсостояний как абстрактные ресурсы, т. е. сервисы, кото­ рые должен предоставлять каждый агент, участвующий в интеграционной технологической сети.

Для построения гибкой интеграционной системы автоматизации ТПП понятие агента необходимо расширить. Технологический агент должен быть наделён рядом дополнительных функций, позволяющих ему участвовать не только в одноранговом взаимодействии в рамках интеграционной сети, но и в классических централизованных системах управления, что достигается за счёт декомпозиции (разбиения) единого агента на множество составляющих, образующих строгую иерархию.

В третьей главе описывается программные и аппаратные средства многоагентной системы, обеспечивающей функционирование единой инфор мационно-управляющей платформы технологической подготовки производства.

Для создания многоагентной системы необходимо как минимум:

1. Реализовать протоагента, для которого не определена модель поведения и коммуникационные возможности.

2. Создать открытую среду, в которой могут существовать агенты.

3. Разработать протокол взаимодействия агентов, позволяющий в дальней­ шем перестраивать МАС для решения конкретных задач.

Также необходимо определить универсальный формат (язык) представ­ ления технологических данных и знаний. Анализ существующих форматов (XML, JSON, YAML) показал, что хорошая проработка и богатый арсенал инструментальных средств позволяют использовать их для хранения и пе­ редачи специфической технологической информации, в то время как для её семантического представления целесообразнее использовать специализирован­ ный язык.

Среди немногочисленных специализированных языков представления тех­ нологических данных и знаний выбран язык, являющийся методологической основой теории виртуального строкового пространства технологических данных (ВСПТД). Выбор обусловлен имеющимся положительным опытом при­ менения виртуального строкового пространства технологических данных для решения задач технологической подготовки производства, простотой синтакси­ са данного языка, а также возможностью единообразно представлять данные и знания в символьной форме, что является несомненным преимуществом при создании многоагентной системы технологического назначения.

Концепция виртуального строкового пространства технологических дан­ ных предполагает создание единой информационной модели описания тех­ нологических данных и знаний, основным структурным элементом которой является бесконечномерная последовательность триплетов (специализирован­ ных символьных объектов), именуемая триплексной строкой. Абстрактная форма представления триплета показана на рис. 2.

объект имя характеристики отношение значение комментарий Рис. 2. Общая схема представления триплета Триплеты, описывающие данные, которыми информационно-управляю­ щая платформа технологической подготовки производства оперирует в теку­ щий момент, называются фактами:

=,,, (6) где — префикс, — имя параметра, — значение параметра.

Ранее неизвестные системе триплеты, т. е. триплеты, значение которых ещё предстоит получить, именуются целями:

Префикс.Имя = Заявка;

(7) Несмотря на кажущуюся простоту, с помощью данной семантической мо­ дели в теории ВСПТД можно задавать все основные типы и структуры данных (целые и вещественные числа, строки, массивы, списки, кортежи, множества, хэш-таблицы и др.), формировать на их основе более сложные структуры, на­ пример, графы или многосвязные списки, а также работать с тремя формами представления знаний: синтагмами, фреймами и продукциями.

Подготовленная формализованная основа позволяет перейти непосред­ ственно к проектированию программного обеспечения МАС. Определён тер­ мин протоагент, представляющий собой автономный программный модуль (в общем случае экземпляр класса) и обладающий уникальным идентифи­ катором, набором слотов, в которые могут быть записаны транспортные адреса, а также контекстами поведения. Основными задачами

протоаген­ та являются: хранение настраиваемых контекстов, которые могут быть активированы в момент инициализации агента и предоставление программи­ руемого внутреннего интерфейса, позволяющего ассоциировать протоагента как с интегрируемой автоматизированной системой, так и с оператором. Связь с автоматизированной системой будет осуществляться либо по протоколу XML­ RPC, либо по технологии COM, для оператора будет создан web-интерфейс, через которой он сможет взаимодействовать с агентной средой ИУП ТПП.

Для взаимодействия внутри МАС агентам необходимо отделять семан­ тику тех данных и знаний, с которыми они работают от их вербального представления, что может быть достигнуто использованием онтологическо­ го словаря (онтологии ВСПТД). Каждое поле словаря содержит описание некоторого концепта, его базовые параметры, множество синонимов (напри­ мер, концепт материал в одной из АСТПП может обозначаться MATERIAL, а в другой МТ ), множество связей (иерархических или логических), а также связанные с ним знания и присоединённые процедуры.

Протокол взаимодействия агентов реализован в соответствии с базовой моделью, стандартизованной Фондом интеллектуальных физических аген­ тов (FIPA). Язык разработки — Python, использована агентная библиотека SPADE. Взаимодействие агентов базируется на асинхронной передаче ими специализированных символьных объектов (именуемых перформативами или речевыми актами), представляющих собой высказывания, равноценные действию. По стандарту определено 22 вида речевых актов, основными из ко­ торых являются Inform (уведомление, ответ) и Request (запрос, требование), а остальные представляют собой макроопределения, заданные в терминах этих перформативов.

Подобный упрощённый способ взаимодействия позволяет создавать адап­ тивные отказоустойчивые агентные сети. В рамках рассматриваемой пред­ метной области это выражается наличием определённой коммуникационной модели поведения каждого технологического агента.

Эта модель позволяет ему не просто обменивать­ ся данными и знаниями, но и контролировать этот процесс, а также искать новые способы получения недостающих данных и знаний, эмулируя поведение специалиста.

Так как рассматриваемая многоагентная ИУП ТПП строится на базе существующего на предпри­ ятии информационного пространства, аппаратным обеспечение МАС являются персональные компью­ теры и рабочие станции, используемые сотрудни­ ками предприятия. Автором предложена методи­ ка моделирования информационного пространства приборостроительного предприятия, использующая концепции «облачных вычислений» и «виртуальных рабочих мест», что позволяет настраивать и конфи­ гурировать разработанную ИУП ТПП до внедрения её на предприятии.

В соответствии с данной методикой сконфи­ гурирован серверный кластер (рис. 3) и на его основе реализован Распределённый Виртуальный Испытательный Стенд (РВИС). РВИС предо­ Рис. 3. Внешний вид ставляет информационно-телекоммуникационную серверного кластера РВИС среду, предназначенную для моделирования средств информационного обеспечения, работающего в условиях крупного промышлен­ ного предприятия, т. е. позволяет создавать актуальную модель имеющегося на предприятии компьютерного оборудования.

С точки зрения реализации распределённый виртуальный испытательный стенд является «облачной» платформой виртуализации вычислительной и те­ лекоммуникационной инфраструктуры предприятия. Подобная «облачная» система подразумевает абстрагирование аппаратного обеспечение за счёт кон­ солидации ресурсов серверного кластера и создания на его основе множества виртуальных сущностей (компьютеров, рабочих станций, сетевых устройств и т. д.) с заданными характеристиками. Устройства, позволяющие пользова­ телю напрямую работать с графическим интерфейсом, установленных на них программ, а также дающие возможность доступа к периферийному обо­ рудованию, являются виртуальными рабочими местами (ВРМ), прочие вычислительные устройства — виртуальными машинами, а телекоммуни­ кационные устройства — виртуальной локальной вычислительной сетью.

Архитектура распределённого испытательного стенда представлена на рис. 4.

Рис. 4. Архитектура распределённого виртуального испытательного стенда В четвёртой главе приводятся практические результаты, полученные в процессе разработки многоагентной интеграционной сети технологической подготовки производства изделий из полимерных композиционных матери­ алов (ПКМ), а также моделирования полученной среды на распределённом виртуальном испытательном стенде.

Композиционные материалы представляют собой многокомпонентные ма­ териалы, состоящие из полимерной, металлической, углеродной, керамической или другой основы, которая называется матрицей, армированной наполни­ телями из волокон, нитевидных кристаллов, тонкодисперсионных частиц и др. Особенностью ПКМ является возможность подбора состава и свойств наполнителя и матрицы, их соотношения и ориентации наполнителя, что поз­ воляет получать новые материалы с требуемым сочетанием эксплуатационных и технологических свойств. Именно сочетание разнородных веществ приводит к созданию нового материала, свойства которого количественно и качественно отличаются от свойств каждого из его составляющих.

Технологическая подготовка производства изделий из ПКМ представ­ ляет собой сложный многоитерационный процесс, который условно можно разделить на два больших подэтапа:

– Проектирование материала по заданным входным характеристикам.

– Проектирование технологии изготовления конструкции изделия.

Таким образом, создание материала и изделия совмещаются, при этом сразу получается изделие заданной формы и с заданными характеристиками. Подоб­ ное разделение существенно увеличивает количество инженерных изысканий, проводимых в рамках ТПП. Как следствие, используются дополнительные сред­ ства автоматизации, необходимые для выбора компонентов будущего материала, описания математической модели композиции и имитационного моделирования, целью которого является проверка соответствия параметров изделия, изготов­ ленного из спроектированного материала, заданным характеристикам.

Увеличение количества систем автоматизации ТПП усложняет их взаимодей­ ствие в процессе решения задач ТПП за счёт усложнения обмена данными и знаниями.

Схема информационных потоков ТПП изделий из ПКМ представлена на рис. 5.

На основе предложенного метода агент-ориентированной интеграции информационного пространства технологической подготовки изделий из ПКМ была разработана многоагентная технологическая система обеспечивающая интеллектуальное взаимодействие:

– Программных систем, предназначенных для решения различных инже­ нерных задач: расчётов, анализа и симуляции физических процессов (CAE). Для решения задач проектирования ТПП изделий из ПКМ были задействованы следующие системы: Moldex3d (система моде­ лирования процессов заливки материала, выдержки под давлением, охлаждения, усадки, коробления и т. д.), DIGIMAT (платформа для полномасштабного конечно-элементного моделирования нелинейного поведения ПКМ и композитных структур), Samcef (программное обес­ печение для расчётов методом конечных элементов), а также набор инструментальных средств для общеинженерных расчётов SALOME.

Рис. 5. Схема информационных потоков ТПП изделий из ПКМ – Организационно-технической системы, обеспечивающей управление всей информацией об изделии (PDM). Для интеграции была выбрана сиcтема ENOVIA SmarTeam.

– Системы для управления внутренними и внешними ресурсами приборо­ строительного предприятия (ERP). Была использована система OpenERP.

– Системы автоматизированной технологической подготовки оборудования с числовым программным управлением (CAM). Использовалась базовая по своей функциональности система PyCAM, позволяющая создавать управляющие программы для трехкоординатных фрезерных станков, чего оказалось достаточно для отработки методов интеграции подобных систем.

– Системы автоматизированной подготовки (написания) технологических процессов (CAPP). Была использована система Вертикаль 2011.

– Вспомогательных баз данных хранящих различные справочные ма­ териалы и не являющихся частью ни одной из рассмотренных вы­ ше систем. Была использована система управления базами данных PostgreSQL, а также информационные адаптеры для web-ориенти­ рованных баз по материалам, таких как: M-Base, CAMPUS, MatWeb.

В процессе моделирования на РВИС для каждой из систем, участву­ ющей в интеграционной сети, создана виртуальная машина, для каждого специалиста — виртуальное рабочее место. Все информационные сущности объединены в локальную сеть с топологией «звезда». Каждый агент созданной МАС представляет собой независимый исполняемый модуль (скрипт), базовые методы которого наследуются от агента-прототипа.

Агенты многоагентной системы ИУП ТПП разделены на классы. Каждый класс обладает своим собственным поведением (конфигурацией, позволяю­ щей ему работать с определённым классом автоматизированных систем или специалистом), обусловленным некоторым планом и определёнными целями.

Для сохранения максимальной простоты и гибкости в разработанной системе определены всего два базовых класса агентов:

1. Класс А — Агенты-преобразователи.

2. Класс Б — Агенты-интерфейсы.

Агенты первого класса связаны с одной из информационных систем, исполь зующихся в процессе технологической подготовки производства, агенты второго класса должны взаимодействовать с пользователями. Также определены два сер­ висных агента: агент системы управления и агент службы каталога (рис. 6).

К основным функциям агента системы управления относятся хранение транс­ портных адресов агентов и маршрутизация внутри агентной среды. Основная функция агента службы каталога — хранение актуального списка общесистемных и пользовательских сервисов (абстрактных ресурсов), предоставляемых агентами.

Общесистемные сервисы позволяют агентам взаимодействовать, получая друг Рис. 6. Схема взаимодействия агентов ИУП ТПП у друга данные и знания. Пользовательские сервисы предоставляют оператору некоторый формализованный диалог, в процессе работы с которым могут быть получены новые технологические данные или знания. Примерами таких сервисов могут служить: расчёт режимов резания, подбор материала по параметрам, расчёт усадок и т. д. Каждый сервис описывается транспортным адресом агента и триплексной строкой параметров, которые может обработать данный сервис.

Агент-преобразователь отвечает за создание, управление и поддержа­ ние в надлежащем состоянии онтологии, относящейся к какой-либо конкретной подобласти информационного пространства технологической подготовки произ­ водства. Данный агент наследует своё поведение от специализированного систем ного агента-прототипа накапливающего и классифицирующего информацию об онтологиях ВСПТД. Агент-преобразователь связан с одной или несколь­ кими информационными сущностями (в рассматриваемой упрощённой схе­ ме — с системами технологической подготовки производства изделий из ПКМ).

Агент-преобразователь имеет интерфейс для работы с экспертом-техноло­ гом, отвечающим за наполнение внутренней онтологии агента и подключение к агенту различных информационных модулей, реализующих сервисы агента.

Сконфигурированный для работы с конкретной автоматизированной системой, агент-преобразователь ожидает запросы, а также обменивается информацией с дру­ гими агентами-преобразователями с целью актуализации понятий и недопущения дублирования технологических данных и знаний.

Вследствие сложности рассматриваемой предметной области, при её описании не обойтись без наследования одних понятий другими, иными словами, многие информационные сущности технологической подготовки производства должны образовывать строгие иерархии. Для создания подобных структур внутри одноран­ говой многоагентной сети, агенты-преобразователи могут образовывать постоянные или временные иерархические объединения (домены кооперации), при этом агент, отвечающий за базовые определения конкретного класса понятий, становится координатором домена.

Например, в процессе подбора параметров полимерной композиции происходит активный обмен информацией между несколькими CAE-системами, при этом на каждом шаге этого многоитерационного процесса соответствие параметров изделия заданным характеристикам проверяется в системе конечноэлементного анализа Samcef. Агент данной системы становится временным координатором, управля­ ющим данным процессом и принимающим решение об изменении состава ПКМ (т. е. о возврате на один шаг назад) или переходе на следующий этап. Соответствен­ но, когда оптимальный состав ПКМ найден, данный временный кооперационный кластер агентов распадается.

Агент-интерфейс с одной стороны взаимодействует со специалистом, а с другой — с агентами-преобразователями. Таким образом, агент-интерфейс помогает пользователю напрямую работать с незнакомыми ему системами, например, технолог может напрямую обращаться к ERP-системе, получая при этом упрощённый интерфейс, в котором будет отражена только та инфор­ мация, которая соответствует онтологии понятий технологического процесса, а всё остальные будут либо переведены в понятную для технолога форму, либо сконвертированы в соответствии с правилами перевода отнологии, либо опуще­ ны за ненадобностью. С технической точки зрения, агент-интерфейс является web-приложением, с которым пользователь работает через интернет-браузер, что не требует установки никакого дополнительного программного обеспече­ ния. Работа с агентом-интерфейсом может осуществляться в трёх режимах:

1. В режиме свободного поиска, когда агент-преобразователь осуществляет полнотекстовый поиск в онтологии виртуального строкового простран­ ства технологических данных. Например, по запросу «материал липол плотность», система вернёт значение найденного параметра, а также предложит пользователю просмотреть дополнительные результаты, най­ денные в онтологии: другие параметры материала, входимость этого материала в состав различных ПКМ, изделия, созданные из этого матери­ ал, оборудование и т. д. При этом поиск будет осуществляться не в одной автоматизированной системе технологической подготовки производства или базе, а по всему информационному полю, что достигается нали­ чием единого метахранилища всех технологических данных и знаний, т. е. онтологического словаря.

2. В режиме поиска сервиса, в котором по требованию пользователя сис тема вернёт либо сгруппированный по категориям список всех сервисов, доступных агентам информационно-управляющей платформы техноло­ гической подготовки производства, либо предложит воспользоваться свободным поиском сервиса, аналогично предыдущему варианту.

3. В режиме работы с сервисом, в котором агент-интерфейс динамически формирует пользовательский диалог (автоматически сгенерированную web-форму). Отличительной особенностью данного диалога является то, что он даёт возможность пользователю работать с данными и знаниями сразу от нескольких систем. Пример интерфейса, сформированного агентом при работе с сервисом PDM-системы представлен на рис. 7.

Рис. 7. Пример интерфейса при работе с сервисом PDM-системы В процессе работы агенты обоих классов используют самый простой вариант взаимодействия по схеме «запрос-ответ». Тем не менее, даже он позволяет осуществить интеграцию средств автоматизации в едином ин­ формационном пространстве ТПП производства изделий из полимерных композиционных материалов. Использование же более сложных методов позволит создать децентрализованную сеть управления технологической подготовкой производства, способную работать не только в рамках од­ ного предприятия, но и выполнять задачи по интеграции внутри целого производственного кластера.

Заключение В работе выполнен комплекс научных исследований и разработок, основной целью которых являлось совершенствование существующих ме­ тодов автоматизации решения задач технологической подготовки прибо­ ростроительного производства за счёт внедрения многоагентной системы, упрощающей интеграцию средств информационного обеспечения АСТПП.

В процессе выполнения диссертационной работы были получены следую­ щие основные результаты:

1. Показана актуальность применения методов теории многоагентных сис тем для решения задач интеграции в рамках единого информационного пространства технологической подготовки производства.

2. Описаны математические модели многоагентной системы и многоагент­ ной среды, базирующиеся на принципах теории множеств и теории алгебраических систем.

3. Описан специализированный язык взаимодействия технологических агентов, основанный на принципах теории виртуального строкового пространства и позволяющий агентам обмениваться технологическими данными и знаниями.

4. На базе сконфигурированного серверного кластера реализован рас­ пределённый виртуальный испытательный стенд для моделирования взаимодействия автоматизированных систем в едином информационном пространстве технологической подготовки производства.

5. Предложена модель взаимодействия автоматизированных систем техно­ логической подготовки производства изделий из полимерных компози­ ционных материалов.

6. Разработан и программно реализован прототип многоагентной систе­ мы, являющейся интеграционным ядром информационно-управляющей платформы для решения технологической подготовки производства.

Спроектированная многоагентная система позволяет существенно упрос тить внедрение современных систем автоматизации технологической подго­ товки производства за счёт их более тесной интеграции, а также снизить накладные расходы, связанные с промышленной эксплуатацией подобных систем. Предложенные методы могут быть адаптированы для решения тех­ нологических задач не только в приборостроении, но и в смежных отраслях.

Список публикаций по теме диссертации 1. Афанасьев М. Я., Филиппов А. Н. Применение методов нечёткой логики в автоматизированных системах технологической подготовки производства // Изв. вузов. Приборостроение. 2010. Т. 53, № 6. С. 38–42.

(Из перечня ВАК).

2. Афанасьев М. Я., Филиппов А. Н. Создание динамических моделей баз данных технологического назначения на языке Python // Изв. вузов.

Приборостроение. 2010. Т. 53, № 6. С. 59–62. (Из перечня ВАК).

3. Афанасьев М. Я., Грибовский А. А. Организация единого информационного пространства виртуального предприятия // Научно-технический вестник СПбГУ ИТМО. 2011. № 76. С. 113–118. (Из перечня ВАК).

4. Афанасьев М. Я., Саломатина А. А., Алёшина Е. Е., Яблочников Е. И.

Применение многоагентных технологий для реализации системы управле­ ния виртуальным предприятием // Научно-технический вестник СПбГУ ИТМО. 2011. № 75. С. 105–111. (Из перечня ВАК).

5. Афанасьев М. Я., Грибовский А. А. Реализация модуля управления вир­ туальным предприятием в PDM-системе ENOVIA-SmarTeam // Сборник тезисов докладов конференции молодых учёных, Выпуск 2. Труды моло­ дых учёных / Под ред. В. О. Никифорова. СПб: СПбГУ ИТМО, 2011.

С. 258–259.

6. Грибовский А. А., Афанасьев М. Я. Декомпозиция структуры трехмерных моделей на наборы конструктивных элементов с использованием примити­ вов // Сборник тезисов докладов конференции молодых ученых, Выпуск 2.

Труды молодых ученых / Под ред. В. О. Никифорова. СПб: СПбГУ ИТМО, 2011. С. 281.

7. Афанасьев М. Я. Использование библиотеки Open CASCADE для па­ раметрического 3D моделирования // Сборник тезисов докладов конфе­ ренции молодых учёных, Выпуск 3. Труды молодых ученых / Под ред.

Никифорова, В. О. СПб: СПбГУ ИТМО, 2010. С. 117–118.

8. Афанасьев М. Я. Вероятностная модель рассуждений в машине логического вывода экспертной системы «ТехАссистент» // Сборник трудов конферен­ ции молодых учёных, Выпуск 2. Биомедицинские технологии, мехатроника и робототехника / Под ред. В. Л. Ткалич. СПб: СПбГУ ИТМО, 2009.

С. 296–299.

Формат 60х841/ Подписано в печать 10.04.12 Цифровая Печ. л. 1. Тираж 100 Заказ 08/04 печать Отпечатано в типографии «Фалкон Принт». Корректор Викулин А.В.

(197101, г. Санкт-Петербург, ул. Большая Пушкарская, д. 54, офис 2)