автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.06, диссертация на тему: Интеллектуализация автоматизированной системы аналитического контроля состава продуктов предприятий металлургии

Автореферат диссертации по теме "Интеллектуализация автоматизированной системы аналитического контроля состава продуктов предприятий металлургии"

На правах рукописи

Щербаков Ивам Вячеславович

ИНТЕЛЛЕКТУАЛИЗАЦИЯ АВТОМАТИЗИРОВАННОМ СИСТЕМЫ АНАЛИТИЧЕСКОГО КОНТРОЛЯ СОСТАВА ПРОДУКТОВ ПРЕДПРИЯТИЙ МЕТАЛЛУРГИИ

Специальность 05.13.06 - Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (промышленность)

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Работа выполнена в ФГБОУ ВПО «Иркутский государственный университет путей сообщения»

Защита состоится 28 марта 2012 г., в 10:00, на заседании диссертационного совета Д 218.004.01 в ФГБОУ ВПО «Иркутский государственный университет путей сообщения» по адресу: 664074, Иркутск, ул. Чернышевского, 15, ауд. А-803.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке ФГБОУ ВПО «Иркутский государственный университет путей сообщения».

Тел.: (8-3952) 63-83-11. e-mail: mail@irgups.ru. WWW: http://www.irgups.ru.

Автореферат разослан 14 февраля 2013 г.

Отзывы в двух экземплярах, заверенных печатью организации, прошу выслать в адрес Совета.

Официальные оппоненты: Дунаев Михаил Павлович -

доктор технических наук, профессор, ФГБОУ ВПО «Иркутский государственный технический университет»

Хмара Валерий Васильевич -

доктор технических наук, профессор, ФГБОУ ВПО «Северо-Кавказский горно-металлургический институт (государственный технологический университет)»

ФГБОУ ВПО Московский государственный технологический университет «СТАНКИН», г. Москва.

Ученый секретарь диссертационного совета, профессор

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность. Улучшение экономических показателей в металлургии возможно как за счет совершенствования технологии, так и за счет совершенствования средств и систем контроля и управления. Так как целью управления на металлургических предприятиях является получение определенного количества продукта при заданном химическом составе, возрастает роль аналитической информации о составе производственных продуктов. На современных металлургических предприятиях аналитическая информация формируется в автоматизированных системах аналитического контроля (АСАК), которые объединяют в единый автоматизированный комплекс: автоматический отбор проб; автоматизированную доставку отобранных проб на анализ; автоматизированную и механизированную подготовку доставленных проб к инструментальному анализу; автоматизированный экспрессный анализ проб; сбор, обработку, регистрацию и передачу результатов анализа оперативно-производственному персоналу; ввод и вывод информации в ЭВМ автоматизированных систем управления технологическим процессом (АСУТП)1.

С этой целью в промышленности используют SCADA-системы. SCADA (аббр. от англ. supervisory control and data acquisition, диспетчерское управление и сбор данных)— программный пакет, предназначенный для разработки или обеспечения работы в реальном времени систем сбора, обработки, отображения и архивирования информации об объекте мониторинга или управления. Термин SCADA обычно относится к централизованным системам контроля и управления всей системой, или комплексами систем, осуществляемого с участием человека. Компоненты SCADA-систем являются гетерогенными, поэтому для их интеграции необходимо создавать SCADA-интерфейсы - интерфейсы обмена данными между SCADA и другими приложениями.

Вопросам разработки теории и практики создания и внедрения автоматизированных систем контроля и управления на предприятиях металлургии посвящены труды отечественных исследователей: Абрамова A.A., Арунянца Г.Г., Брегмана И.И., Верховского Б.И, Иванова В.А., Карпова Ю.А, Лисовского Д.И., Машевского Г.А., Межевича А.Н, Мустафаева Г.А., Овчарепко, Е.Я., Раннева Г.Г., Реуцкого Ю.В., Рут-ковского A.JI., Салихова З.Г., Тихонова. Н., Топчаева В.П., Тохтабаева Г.М., Хасцаева Б.Д., Цимехмана Л.Ш., Хмара В.В., Бондаренко A.B. и др.

Из работ зарубежных ученых наиболее известны исследования в этом направлении выполненные сотрудниками фирмы Оутокумпу Oy (Финляндия):Ьерра1а А., Koskinen J., Leskinen Т. и Vanninen P.

1 Хмара В. В. Основы теории и практика создания автоматизированных систем аналитического контроля состава продуктов предприятий цветной металлургии: Автореф. дис. . доктора технических наук: 05.13.06 Владикавказ, 2006.

Разработкой SCADA-систем активно занимаются фирмы «Chemstations Inc.», «Wonderware», «Juniper Networks Inc.», «Communication Technologies, Inc.», в России МГТУ «СТАНКИН», НИИ Измерительных систем им. Ю.Е. Седакова, МГУПИ, ГУП «ИПТЭР», фирма «AdAstra».

Таким образом, АСАК можно представить как разновидность SCADA-системы. Метод анализа, применяемый в АСАК, должен быть обеспечен унифицированными методическими и программными средствами. Весьма перспективным методом для использования в АСАК является рентгеноспектралышй флуоресцентный анализ (РФА), который широко внедряется в аналитическую практику предприятий черной и цветной металлургии. РФА обладает развитой теорией, и для решения своих задач традиционно привлекает аппарат математического моделирования, математическую статистику, теорию планирования эксперимента, что дает возможность автоматизации и его использования в структуре АСАК. Часто поставляемые на предприятия аналитические комплексы заранее сконфигурированы для решения конкретной задачи. Решение каждой новой аналитической задачи требует обращения в фирму-разработчика аналитического комплекса. Вместе с тем, методические исследования в полном объеме можно выполнять на производстве имея доступ к моделирующим и оптимизирующим программам.

Опыт внедрения такого программного обеспечения показал, что даже при открытом описании вычислительных алгоритмов, их реализация на практике требует высокой квалификации методиста и не всегда обеспечивает желаемый результат. Целесообразно использовать методы искусственного интеллекта для целей поддержки принятия решений инженером-методистом в процессе разработки методик аналитического контроля. Можно предложить использовать экспертную систему (ЭС), позволяющую автоматически выполнить построение градуировочной функции методики анализа, основываясь на знаниях экспертов в области РФА.

По литературным данным ЭС остаются весьма сложными, дорогими, а главное, узкоспециализированными, что сдерживает их более широкое распространение.

Стоимость внедрения и эксплуатации в режиме консультации интегрированных ЭС можно существенно снизить за счет коллективного доступа конечных пользователей к базам знаний и данных посредством Web-технологий. Наиболее перспективной является сейчас «рассеянная» («облачная») обработка данных — технология обработки данных, в которой компьютерные ресурсы и мощности предоставляются пользователю как Интернет-сервис. Пользователь имеет доступ к собственным данным, но не должен заботиться об операционной системе и программном обеспечении, с которым он работает. Разрабатываемое для этих целей программное обеспечение и модели представления знаний не могут уже оставаться узкоспециализированными. Следова-

тельно, исследования направленные на разработку рассеянных технологий интеллектуализации АСАК, являются актуальными, теоретически и практически значимыми.

Научная задача заключается в разработке моделей и алгоритмов интеграции методов управления в эргатических (человеко-машинных) системах управления процессами и производствами, основанных на методах интеллектуальной поддержки принятия решений.

Целью настоящих исследований является интеллектуализация автоматизированных систем аналитического контроля в металлургии за счет разработки информационного и алгоритмического обеспечения в контексте «рассеянной» обработки данных.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

1. Разработать архитектуру интеллектуальной эргатической системы управления процессом аналитического контроля производства как 5САВА-системы.

2. Разработать технологию интеграции подсистемы автоматизированной системы аналитического контроля, выполняющей вычисления по моделям процессов в аналитическом виде, в экспертную систему для последовательной увязки управления по иерархическим уровням в контексте рассеянных вычислений.

3. Предложить методику проектирования интеллектуальной подсистемы автоматизированной системы аналитического контроля. Выполнить функциональное и дискретно-событийное моделирование процессов управления данными и знаниями при интеграции подсистем.

4. Выполнить проектирование архитектуры программного обеспечения имитационного моделирования, отличающегося возможностью моделирования рассеянных вычислений в интегрированных системах как системах массового обслуживания и расчетом количественных характеристик.

5. Разработать методы проведения имитационных экспериментов для оценки эффективности спроектированного интерфейса.

Работа выполнялась в соответствии с инициативной темой ИРГУПС №01200954282.

Объектом исследования являются автоматизированные системы аналитического контроля химического состава продукта в металлургической отрасли.

Предметом исследования служат методы и модели управления данными и знаниями, а также интеграции технологий сбора, обработки данных и оперативного управления в человеко-машинных системах аналитического контроля технологических процессов.

Методами и средствами исследования являются методологические основы теории представления структур данных и знаний, методы дискретной математики - ап-

парат теории множеств и отношений, алгебраическая теория моделей, формальных систем и теория графов, методы инженерии знаний, методы имитационного моделирования, объектного подхода (анализ, проектирование, программирование), методы математической статистики для обработки результатов экспериментов.

Научную новизну работы составляют и на защиту выносятся следующие положения:

1. Архитектура интеллектуальной эргатической системы управления процессом аналитического контроля металлургического производства, отличающаяся рассмотрением компонентов как компонентов \УеЪЗСА1)А-системы.

2. Оригинальная технология интеграции подсистемы АСАК, выполняющей вычисления по моделям процессов в аналитическом виде, в экспертную систему отличающаяся последовательной увязкой управления по иерархическим уровням в контексте рассеянных вычислений.

3. Методика проектирования интеллектуальной подсистемы автоматизированной системы аналитического контроля, отличающаяся объединением этапов структурного анализа и моделирования проектируемого программного обеспечения (метод 5АБТ и процессный подход) и проведения имитационных экспериментов для оценки эффективности конфигурации подсистемы, а также полученные на этапах проектирования функциональные и дискретно-событийные модели (в нотациях ГОЕБО, Процедура и ЕРС) иерархии процессов управления данными и знаниями при интеграции подсистем.

4. Архитектура программного обеспечения имитационного моделирования, отличающегося возможностью моделирования рассеянных вычислений в интегрированных системах как СМО и расчетом количественных характеристик.

5. Методы проведения имитационных экспериментов для количественной оценки эффективности конфигурации ЗОАБА-интерфейса, отличающиеся: построением имитационной модели интегрировашюй ЭС как СМО с помощью разработанного программного обеспечения и сопоставлением количественных данных с результатами моделирования с использованием раскрашенной сети Петри для подтверждения корректности используемых алгоритмов.

Практическая реализация результатов работы. Система опробована при интеграции программного продукта, используемого в системе АСАК Челябинского металлургического комбината ОАО «Мечел», в прототип ЭС инженера-методиста. Это дает возможность автоматизированного построения градуировочной (функции в виде аналитических моделей) методики контроля химического состава продукции. Получено свидетельство Роспатента об официальной регистрации программы для ЭВМ №2011615348.

На основе результатов исследования разработан программный комплекс (ПК)2 для моделирования обработки данных в гетерогенных распределенных системах «С^уэЗт», апробированный при создании подсистемы интеграции в интеллектуальной АСАК (5САБА-интерфейс), выполняющей вычисления по моделям процессов в аналитическом виде, в ЭС.

Разработанные в диссертации методики и модели на основе использования информационно-программных эмуляторов интегрируемых систем использованы в учебном процессе кафедры «Информационные системы» ИрГУПС в курсе для студентов «Современные методы и средства проектирования информационных систем».

Предложенные технологии и модели интегрируемых подсистем могут быть использованы при проектировании и разработке интеллектуальных АСАК в контексте рассеянных вычислений в АСУТП.

Степень достоверности результатов и выводов. Достоверность полученных результатов и выводов подтверждается разработкой и тестированием прототипа ЭС для автоматизированного построения градуировочной функции, использующей рассеянные вычисления. Результаты моделирования интеллектуальной подситсемы АСАК, с использованием программного обеспечения «(ЭБувЗт» сопоставлены с данными, полученными с помощью свободно распространяемого пакета СРШЪоЬ.

Апробация работы. Результаты работы докладывались и обсуждались на: третьей всероссийской научно-практической интернет-конференции «Проблемы и перспективы образовательного пространства в условиях становления информационного общества» (Иркутск, 2010), международной научно-практической конференции «Современные проблемы и пути их решения в науке, транспорте, производстве и образование» (Одесса, 2010), второй межвузовской научно-практической конференции «Транспортная инфраструктура сибирского региона» (Иркутск, 2011), третьей межвузовской научно-практической конференции «Транспортная инфраструктура сибирского региона» (Иркутск, 2012), XVII Байкальской Всероссийской конференция «Информационные и математические технологии в науке и управлении» (Иркутск, 2012).

Личный вклад. Результаты, составляющие новизну и выносимые на защиту, получены лично автором.

Публикации. Основное содержание работы опубликовано в 14 статьях, 3 из них в изданиях рекомендованных ВАК, получено свидетельство о регистрации.

2 Программный комплекс - набор взаимодействующих программ, согласованных по функциям и форматам данных, предназначенный для решения крупномасштабных задач [Брукс Ф. Мифический челозеко-месяц, юн как создаются программные системы: Пер. с англ. - СПб.: Символ-Плюс, 1999.]

Объем и структура работы. Диссертация объемом 131 стр. состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы из 111 наименований и приложения, основной текст изложен на 119 стр.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ Во введении обоснована актуальность исследования, сформулированы цель и задачи исследования, их научная новизна и практическая значимость полученных результатов, приведены сведения об апробации и внедрении работы.

В первой главе рассмотрены вопросы аналитического контроля на предприятиях металлургии, перечислены его задачи, рассмотрены методы, приведены данные об объеме и номенклатуре выполняемых анализов, оснащенности аналитических лабораторий отрасли автоматическими анализаторами, обсуждаются структура и состав технических средств АСАК, общие принципы построения и основные задачи информационно-управляющего вычислительного комплекса АСАК, состав и структуры системы специального программного обеспечения АСАК. Сделан вывод о необходимости интеллектуализации АСАК.

Во второй главе описываются методы интеграции АСАК в АСУТП. Рассмотрено понятие БСЛОА-систем как средств диспетчерского управления и сбора данных. Отмечено, что для обмена данными между БСАБА и другими приложениями используются БСАБА-интерфейсы. Для генерации управляющих воздействий используют моделирующие программы (МП). Выбор алгоритмов МП осуществляется посредством ЭС. Рассмотрены примеры интеграции моделей знаний в ЭС. Приведены способы интеграции технологий обработки знаний и данных в ЭС. Показано, что необходимо разработать технологию интеллектуализации АСАК, ориентированную на рассеянные вычисления и не зависящую от платформы. Предложена архитектура интеллектуальной АСАК как \¥еЬ5САБА-системы, предназначенной для диспетчерского управления и сбора данных (рис. 1). Разрабатываемая технология интеллектуализации включает следующие компоненты архитектуры: прикладные программные продукты (ППП) и ЭС. Под термином ППП в дальнейшем изложении понимаем моделирующие (МП) и аналитические (АП) программы. Выделенные компоненты являются гетерогенными и для обеспечения возможности их интеграции в единую систему необходимо разработать соответствующие ЗСАОА-интерфейсы, осуществляющие обмен и управление данными, поступающими в разных форматах от систем, работающих на разных платформах.

В третьей главе предложена методика проектирования и описана программная реализация SCADA-интерфейса интеграции ЭС с ППП. Разработана оригинальная технология интеграции МП, выполняющей вычисления по моделям процессов в аналитическом виде, в ЭС отличающаяся последовательной увязкой управления по иерархическим уровням в контексте рассеянных вычислений.

В качестве ППП рассмотрено специализированное программное обеспечение, выполняющее автоматизированное построение градуировочной функции (в виде аналитических моделей) методики .контроля химического состава продукции (МП). Разработана архитектура интегрированной ЭС. Выбран подход к интеграции ППП в ЭС с использованием внешнего по отношению к CLIPS объектно-ориентированного языка программирования. В этом случае создается внешняя программа-демон, выполняю-

щая все операции с ППП, а пользовательские внешние функции (ПВФ), интегрированные в среду CLIPS, в виде программных модулей на языке С, отвечают за обмен информацией между решателем и программой-демоном. Выполнен структурный анализ (технология SADT) и объектное моделирование подсистем с использованием UML диаграмм. Описана реализация прототипа интегрированной ЭС для построения градуировочной функции в РФ А.

В качестве механизма обмена данными между программой-демоном и ПВФ использован интерфейс ТСР-сокет. ТСР-сокет является низкоуровневым механизмом межпроцессного взаимодействия, позволяющим процессам обмениваться данными в гетерогенных средах. Это позволяет размещать машину логического вывода, демон CLIPS и ППП на разных физических серверах, работающих под управлением различных операционных систем (рис. 2) и составляет основу разработанной технологии интеграции.

Рисунок 2. Иерархия подсистем обмена данными при интеграции МП в АСАК Для реализации обмена данными между ПВФ и демоном CLIPS было решено преобразовывать данные в формат XML. Демон CLIPS является обслуживающим приложением, принимающим задания на запуск ППП от ЭС, считывая XML документ с заданием и запуская его на исполнение. После выполнения задания демоном CLIPS формируется XML документ с результатом, который в дальнейшем обрабатывается ПВФ. Исходя из этого, демон CLIPS должен обладать такими компонентами как «Менеджер приема заданий» - для приема и обработки поступающих заданий, «Очередь заданий» - для хранения и сортировки по приоритетам поступающих заданий, «Менеджер выполнения заданий» - для выборки заданий из очереди и запуска их на исполнение (рис. 3).

Рисунок 3. Технология интеграции ЭС с ППП Предложенная технология включает только компонентный состав подсистемы интеграции ЭС с ППП. Для программной реализации выделенных компонентов необходимо получить модель процессов в разрабатываемой системе.

На рис. 4 представлена защищаемая методика проектирования интеллектуальной подсистемы АСАК, включающая два этапа: первый - модель процесса описывается по принципу декомпозиции (методология 8 А ОТ), второй - полученная событийная модель используется в имитационном эксперименте для оценки эффективности разрабатываемой технологии интеграции. Особенностью первого этапа является повышение степени детализации разрабатываемой модели при уменьшении области ее определения (система, подсистема, интерфейс). На верхнем уровне декомпозиции функциональную модель АСАК представили в нотации ШЕБО, затем выделенную интеллектуальную подсистему АСАК представили в нотации Процедура, а для более детального отображения вСАО А-интерфейса интеграции ЭС с ППП воспользовались нотацией ЕРС. Описанный выше подход составляет первый этап защищаемой методики проектирования интерфейса интеграции.

i Функциональная модель ACAKj

Декомпозиция системы АСАК

(Архитектура А САК как lVebSCADA-системы

Декомпозиция интеллектуальной подсистемы АСАК в конт екстерассея нных в ы числ ен ни

(Модель процессов в нотации «Процедура»)

Декомпозиция подсистемы SCADA-интерфейса

(Модель событии в нотации «ЕРС»J

Концептуальное моделирование АСАК в нотации IDEFO

Рис. 4 Методика проектирования интеллектуальной подсистемы АСАК Выполним моделирование, выделенного на последнем уровне декомпозиции SCADA-интерфейса, реализующего обмен данными в гетерогенных системах. Представим его как множество ресурсов, участвующих в действиях системы. Ресурс -это элемент системы, внутренней структурой которого можно пренебречь. Ресурсами интегрированной ЭС являются: «ПВФ CLIPS» (rl) -отвечает за обмен данными между программой демоном и решателем, «Очередь сообщений демона CLIPS» (г2), «Демон CLIPS» (гЗ), «Обслуживающее устройство» (г4) - количество одновременно выполняемых ППП, «Внешняя программа» (г5) - ППП, вызывающийся решателем, «Машина вывода CLIPS» (гб).

Все ресурсы системы составляют множество:

R = , (1) где гп - n-ый ресурс системы, N- число ресурсов в системе.

Множество ресурсов можно разбить на непересекающиеся подмножества однотипных ресурсов:

RkcR,k = l. K, (2) где К - количество типов ресурсов.

Состояние системы в момент времени t можно описать множеством состояний всех ее ресурсов:

C(t) = , (3) где I - количество ресурсов системы.

Ресурсы одного типа имеют одни и те же свойства и ведут себя одинаковым образом. Состояние каждого ресурса системы с;(1) в момент времени I можно описать значениями его свойств:

где 5-:(0 - значение _)-го свойства ресурса, 1 - число свойств ресурса.

Событие - сигнал системы, сообщающий о переходе ресурсов в новое состояние. События могут быть как внешними по отношению к системе, так и внутренними. Представим событие как некоторое изменение состояния системы:

где Г'- момент времени свершения события £■";

К - число событий системы;

С"-1 - состояние системы до события в'\с'А - состояние системы после события ¿с. Список событий гибридной ЭС представлен в таблице 1.

Ресурсы в процессе функционирования системы выполняют определенные действия, взаимодействуя между собой. С каждым действием связаны два события: начала и окончания. Действие - целенаправленное воздействие на ресурсы. Используя понятие события, опишем одиночное действие:

где У- число действий системы, ек - событие начала действия аг ей+г -событие окончания действия ву.

Множество событий SCADA-интерфейса

События Описание События Описание

el Вызов ПВФ решателем CLIPS е8 Поступление входных параметров во внешнюю программу

е2 Сообщение о вызове ППП сформировано е9 Поступление расчетных данных в демон CLIPS

еЗ Поступление сообщения в очередь е10 Поступление расчетных данных в ПВФ

е4 Уход сообщения из очереди ell Завершение работы ППП

е5 Занятие обслуживающего устройства сообщением е12 Завершение вызова ПВФ

еб Высвобождение обслуживающего устройства сообщением е13 Все обслуживающие устройства заняты

е7 Вызов ППП е14 Поступление данных в машину вывода CLIPS

Опишем множество ресурсов, релевантных действию:

Ray = Яв» и Я.*«, (7) 13

Длительность действия определяется какЛ1а- = Г'1''^ — > 0.

Для каждого действия могут быть определены начальные и конечные события и ресурсы, релевантные этому действию. Список действий и релевантных ресурсов представлен в таблице 2. Процесс функционирования системы можно представить как временную последовательность действий:

П = (А, П), (8) где А — множество действий, Л — отношение предшествования

действий во времени.

Список действий 5СА1>А-интерфейса

Действия Описание Ресурс

а01 Формирование сообщения для демона CLIPS rl

а02 Передача сообщения в демон CLIPS

аОЗ Обработка сообщения г2

а04 Передача данных ППП г4

а05 Выполнение расчетов г5

а06 Отправка расчетных данных

а07 Обработка расчетных данных г4

а08 Постановка сообщения в очередь гЗ

а09 Ожидание высвобождения обслуживающего устройства

аЮ Передача данных в ПВФ т4

all Формирование исходных данных для ППП

а12 Формирование результата расчетов г5

а13 Отправка данных в машину вывода CLIPS гб

Представим процесс П графически в виде диаграммы дискретно-событийной модели (ДСМ) в нотации ЕРС (событийная цепочка процессов). Диаграмма, описанная в нотации ЕРС, представляет собой упорядоченную комбинацию событий и действий во времени, таким образом, с помощью нотации ЕРС можно задать отношение предшествования во времени П. На рис. 4 представлена ЕРС диаграмма,

описывающая процессы в БСАБА-интерфейсе.

Рисунок 4. ЕРС диаграмма SCADA-интерфейса 14

Представленная диаграмма служит основой для написания программного кода соответствующей подсистемы интерфейса.

В ЭС интегрирован ППП, выполняющий математическое моделирование процессов взаимодействия рентгеновского излучения с веществом, написанный на языке TurboPascal для операционной системы MS-DOS. Данный ППП был внедрен в структуру АСАК Челябинского металлургического комбината ОАО «Мечел» и выполнял функции разработки методик, проведение анализа и оценки метрологических характеристик. В диссертации ППП модифицирован путем удаления графического интерфейса и добавления возможности считывания входной информации из командной строки. Для запуска на Web-cepsepe ППП, написанного под ОС MS-DOS, используется виртуальная машина DOSBox. Например, прикладной пакет позволяет рассчитывать теоретические интенсивности рентгеновской флуоресценции для гомогенных материалов с точностью 0,2% для больших содержаний элементов. Рассчитанные теоретические интенсивности используются в алгоритмах оценки градуировочных коэффициентов и коррекции на фон. Это позволит разрабатывать объединенные методики анализа, дня различных марок сплавов и соответственно повысит точность 'и экспрессность результатов анализа проб.

Приведенные в диссертации данные расчета для CrKa-линии в образцах легированных сталей подтверждают, что точность расчета теоретических интенсивносгей достаточно высока, что позволяет теоретически оценивать коэффициенты градуировочных функций. Данный ППП вызывается из конструкций языка CLIPS в процессе логического вывода.

На рис. 6 приведен стек вызова процедур, инициирующего расчет теоретических интенсивностей для градуировочных образцов.

В результате выполнения процедур генерируется двоичный файл, содержащий рассчитанные интенсивности флуоресценции элементов. Полученные данные передаются во фрейм.

В четвертой главе подсистема интеграции ЭС с ППП рассматривается с точки зрения эффективности ее реализации в структуре облачного сервиса, предоставляющего удаленному инженеру-методисту услугу автоматизировашшго построения градуировочной функции методики РФА, используемой в структуре АСАК. Разработаны имитационные модели взаимодействия информационных процессов в SCADA-интерфейса, в виде сетей Петри. Предложена архитектура, алгоритмы работы и ПК, реализующий модель системы массового обслуживания (СМО) в виде стохастической сети.