RAPORT Z PRZEBIEGU PRAC ÓSMEJ GRUPY PROBLEMOWEJ

Transkrypt

1 RAPORT Z PRZEBIEGU PRAC ÓSMEJ GRUPY PROBLEMOWEJ Temat zadania problemowego Informatyczny system ekspertowy weryfikujący przystosowanie maszyn i urządzeń technicznych do minimalnych, ogólnych i branżowych wymagań bezpieczeństwa. Raport opracował dr inż. Marcin Sidzina Zakład Mechatroniki Katedra Podstaw Budowy Maszyn Akademia Techniczno-Humanistyczna w Bielsku-Białej ul. Willowa , Bielsko-Biała mail: msidzina@ath.bielsko.pl Część teoretyczna raportu jest złożona z fragmentów literatury dotyczącej systemów ekspertowych oraz systemów bezpieczeństwa maszyn (patrz literatura). 1

2 SPIS TREŚCI SPIS TREŚCI Zadanie problemowe Systemy ekspertowe Metoda indukcji [2][4][5] Wnioskowanie dedukcyjne [2][4][5] Reprezentacja wiedzy w systemie ekspertowym [2][4][5] Metody reprezentacji wiedzy (symboliczne) [2][4][5] Metody reprezentacji wiedzy (niesymboliczne) [2][4][5] Stosowane systemy ekspertowe oraz języki programowania systemów ekspertowych CASNET [19] CLIPS (C Language Integrated Production System) [15] Dendral [3], [4], [6], [12], [15], [19] INVEST [19] Mycin [6], [17], [19] PIP [19] PROLOG (z francuskiego Programmation en Logique) [18] PROSPECTOR [19] RPFA [19] SHEARER [19] TRANAID [19], [20] Dyrektywa Maszynowa 2008/42/ [14] Oznakowanie CE Systemy bezpieczeństwa Proponowane rozwiązanie - system ekspertowy czasu rzeczywistego Przykładowa aplikacja która mogłaby wejść w skład systemu doradczego Literatura

3 1. Zadanie problemowe Zadaniem grupy problemowej było opracowanie podstaw do budowy systemu ekspertowego służącego do weryfikacji przystosowania maszyn i urządzeń technicznych do minimalnych, ogólnych i branżowych wymagań bezpieczeństwa. Wiadomym jest, że wszystkie urządzenia i maszyny techniczne podlegają ocenie ze względu na funkcje bezpieczeństwa. Nie wolno użytkować maszyny, która stwarza zagrożenie utraty zdrowia lub życia. Dlatego też producenci maszyn i urządzeń technicznych są zobowiązani do przestrzegania Norm i Dyrektyw europejskich normalizujących zasady oraz metody postępowania w przypadku oceny ryzyka wynikającego z użytkowania. W poniższym opracowaniu zostały przedstawione podstawowe definicje dotyczące systemów ekspertowych, wymieniono podstawowe informacje dotyczące podstaw prawnych związanych z eksploatacją urządzeń technicznych oraz zaprezentowano wizję systemu analizującego aktualny stan bezpieczeństwa maszyn. 3

4 2. Systemy ekspertowe Człowiek specjalizujący się w danej dziedzinie i posiadający dokładną wiedzę na dany tematy nazywany jest ekspertem. Ekspert potrafi umiejętnie stosować posiadaną wiedzę do rozwiązywania problemów z dziedziny w której się specjalizuje, czyli posiada umiejętności wnioskowania i podejmowania decyzji [6]. Wraz z rozwojem systemów komputerowych projektanci podjęli próbę budowy systemów, które charakteryzowałyby się sposobem wnioskowania i podejmowania decyzji podobnym do ludzkiego (eksperckiego). Dynamiczny rozwój systemów pomagających datowany jest na lata 50-te ubiegłego wieku. W systemach tych pojawia się pojęcie sztucznej inteligencji (ang. Artificial Intelligence - AI) rozumianej jako [5]: hipotetyczną inteligencję realizowaną w procesie inżynieryjnym a nie naturalnym, jest to nazwa technologii i dziedzina badań naukowych informatyki na styku z neurologią, psychologią. Głównym zadaniem badań nad sztuczną inteligencją w drugim znaczeniu jest konstruowanie maszyn i programów komputerowych zdolnych do realizacji wybranych funkcji umysłu i ludzkich zmysłów niepoddających się prostej numerycznej algorytmizacji Istnieją trzy podejścia do pracy z sztuczną inteligencją: [5] tworzenie modeli matematyczno-logicznych analizowanych problemów i implementowanie ich w formie programów komputerowych, mających realizować konkretne funkcje uważane powszechnie za składowe inteligencji. W tej grupie, tzw. podejścia symbolicznego, są np. algorytmy genetyczne, metody logiki rozmytej i wnioskowania bazującego na doświadczeniu. 4

5 podejście subsymboliczne polegające na tworzeniu struktur i programów "samouczących się", bazujących na modelach sieci neuronowej i sieci asocjacyjnych, oraz opracowywanie procedur "uczenia" takich programów, rozwiązywania postawionych im zadań i szukania odpowiedzi na wybrane klasy "pytań". rozwijanie różnych form inteligencji rozproszonej (wzorowanej na organizacjach ludzkich), np. personoidy oraz tzw. agentów autonomicznych i "inteligentnych". Dziedzina ta nosi nazwę Technologii Agentów Inteligentnych. Niezależnie od zastosowanego systemu doradczego, istnieją ograniczenia wynikając z możliwości pojmowania ogarnięcia całego problemu. Literatura podaje zależność złożoności obliczeń od kosztów zaimplementowanego systemu doradczego, w [5] przedstawiono wykres z którego wynika, że system ekspertowy wypada dużo lepiej w funkcji kosztu do złożoności obliczeniowej w porównaniu ze standardowym algorytmicznym przetwarzaniem danych. Przyjmując definicję z literatury, można powiedzieć, że: Poprzez system ekspercki rozumiemy program lub zestaw programów komputerowych wspomagający korzystanie z wiedzy i ułatwiający podejmowanie decyzji. Systemy ekspertowe mogą wspomagać bądź zastępować ludzkich ekspertów w danej dziedzinie, mogą dostarczać rad, zaleceń i diagnoz dotyczących problemów tej dziedziny [5]. Systemy ekspertowe stanowią praktyczne zastosowanie sztucznej inteligencji. Rodzaje systemów eksperckich [2]: kontrolne pozwalające na sterowanie skomplikowanymi systemami, takimi jak automatyczne zakłady produkcyjne itp., diagnostyczne w technice, medycynie, analizie chemicznej, testujące - pomagają przy znajdywaniu problemów i mogą być częścią systemów kontrolnych lub systemów diagnostycznych, naprawcze nie tylko prowadzą testy ale i planują działania korekcyjne, 5

6 projektujące - wspomagają prace projektowe, takie jak projektowanie układów elektronicznych, CAD czy CAM, edukacyjne czyli CAI, lub ICAI (Intelligent Computer Aided Instruction), a więc inteligentne wspomaganie nauczania, systemy algebry symbolicznej, interpretujące wspomagające analizę i interpretację informacji, wydobywanie informacji z baz danych, interpretujące dane geologiczne, planistyczne wspomagające strategiczne działanie i planowanie zadań, np. planowanie syntezy związków chemicznych czy budowy systemów komputerowych. prognostyczne wspomagające wyciąganie wniosków i przewidywanie tendencji.. Skąd pochodzi wiedza, którą posługuje się system ekspertowy? Wiedza w systemie ekspertowym pochodzi od eksperta lub zespołu ekspertów lub może być pozyskiwana z książek, katalogów, informacji fabrycznych, Norm itp. Wiedza ta musi być umiejętnie zakodowana w systemie ekspertowym przez odpowiedniego specjalistę nazywanego "inżynierem wiedzy". [7] Eksperci Inżynier wiedzy System ekspertowy Baza wiedzy (Baza danych) Użytkownik Rys. 1. Pochodzenie wiedzy w systemie eksperckim [5] 6

7 Kto to jest Inżynier wiedzy [2] Inżynier wiedzy stanowi ogniwo pośrednie między źródłami wiedzy a systemem ekspertowym. czyli nie musi być ekspertem, dlatego też powinien to być informatyk, lub odpowiednio przyuczony programista, który nie tylko potrafi umiejętnie programować, ale także powinien posiadać umiejętności reporterskie i wiedzę ogólną z danej dziedziny, aby w odpowiedni i umiejętny sposób prowadzić dialog z ekspertami i wydobywać od nich najistotniejsze fakty i reguły dotyczące rozwiązywania odpowiednich problemów. [2] Można zatem powiedzieć, że doskonałość systemu ekspertowego zależy od grona ekspertów ale również od inżyniera wiedzy (inżynierów) który buduje system, Od niego tak naprawdę zależy forma oraz jakość wprowadzanych danych. Budowa systemu eksperckiego wymaga zbudowania bazy wiedzy eksperta i stworzenie dla niej odpowiedniej struktury Opłaca się więc wówczas, gdy system ten będzie wykorzystywany w odpowiednio długim czasie i przez dużą liczbę użytkowników. Jest to opłacalne także dlatego, że system może być wykorzystywany już bez udziału człowiekaeksperta, jest on uwolniony od przeprowadzania powtarzających się analogicznych ekspertyz i dzięki temu może zająć się on bardziej twórczymi zadaniami. Ważna jest także możliwość zgromadzenia w systemie wiedzy wielu ekspertów [5]. System oparty na takiej zasadzie będzie bardziej wiarygodny w porównaniu do systemu budowanego Ad hoc. 7

8 Rys. 2. Przykładowy schemat: system ekspercki [5] Bazą wiedzy może być zbiór definicji, faktów, pojęć i relacji pomiędzy nimi. Tworzenie bazy może być [2], [4]: automatyczne, na podstawie danych wprowadzonych przez człowieka, eksperta Systemy ekspertowe wykorzystują klasyczne bazy danych zawierające fakty z dziedziny wiedzy opisanej w bazie wiedzy. Operując na bazach wiedzy i danych system używa mechanizmu wnioskowania dla udowodnienia zadanych celów lub wysunięcia propozycji określonych decyzji. Obok bazy wiedzy mechanizm ten jest podstawowym elementem systemu ekspertowego. [2], [4] Wnioskowanie jest to proces myślowy polegający na tym, że ktoś przyjmując pewne zdanie lub kilka zdań za prawdziwe dochodzi na tej podstawie do przeświadczenia o prawdziwości innego zdania. Zdania, na których podstawie uznajemy inne zdania za prawdziwe, czyli te 8

9 zdania, od których zaczyna się wnioskowanie, nazywamy przesłankami tego wnioskowania. Zdanie, które uznajemy za prawdziwe w rezultacie procesu wnioskowania, nazywamy wnioskiem. W literaturze można naleźć szersze pojęcie terminu wnioskowania [1]: Wnioskowanie jest to proces myślowy, w którym na podstawie mniej lub bardziej stanowczego uznania przesłanek dochodzimy do uznania wniosku, którego dotychczas nie uznawaliśmy wcale, bądź uznawaliśmy mniej stanowczo; przy czym stopień stanowczości uznania wniosku nie przewyższa stopnia uznania przesłanek" Metoda indukcji [2][4][5] Metoda indukcji polega na dokonywaniu obserwacji i eksperymentów, wyprowadzaniu na ich podstawie uogólnień oraz formułowaniu hipotez i ich weryfikacji. Zasada indukcji jest regułą pozwalającą na przejście od przypadków zaobserwowanych do twierdzeń ogólnych obejmujących także przypadki nie zaobserwowane. Wnioskowanie indukcyjne to takie wnioskowanie, w którym na podstawie wielu przesłanek jednostkowych, stwierdzających iż poszczególne zbadane przedmioty pewnego rodzaju mają pewną cechę, dochodzi się (przy braku przesłanek negatywnych) do wniosku ogólnego, że każdy przedmiot tego rodzaju taką cechę posiada. Jeśli wiadomo nam, że nie ma innych przedmiotów danego rodzaju oprócz tych, które zostały wymienione w przesłankach jednostkowych, mówimy o wnioskowaniu przez indukcję zupełną; jeśli brak tej dodatkowej wiadomości mówimy o wnioskowaniu przez indukcję niezupełną. W systemach ekspertowych wnioskowanie indukcyjne realizuje się w następujący sposób: na podstawie dostępnych reguł i faktów należy generować nowe fakty tak długo, aż wśród wygenerowanych faktów znajdzie się postawiony cel (hipoteza). 9

10 2.2. Wnioskowanie dedukcyjne [2][4][5] Wnioskowanie dedukcyjne jest też nazywane wnioskowaniem wstecz. W literaturze pojawia się też jako backward chaining, goal driven lub wnioskowanie regresywne. Wnioskowanie wstecz przebiega w odwrotną stronę niż wnioskowanie w przód. Ogólnie, polega ono na wykazaniu prawdziwości hipotezy głównej na postawie prawdziwości przesłanek. Jeśli nie wiemy, czy jakaś przesłanka jest prawdziwa, to traktujemy tę przesłankę jako nową hipotezę i próbujemy ją wykazać. Jeżeli w wyniku takiego postępowania zostanie wreszcie znaleziona reguła, której wszystkie przesłanki są prawdziwe, to konkluzja tej reguły jest prawdziwa. Na pod stawie tej konkluzji dowodzi się następną regułę, której przesłanka nie była poprzednio znana itd. Postawiona hipoteza jest prawdziwa, jeśli wszystkie rozważane przesłanki dadzą się wykazać. We wnioskowaniu dedukcyjnym przesłanka czy koniunkcja przesłanek racją, a wniosek następstwem logicznie wynikającym z tej racji: wnioskowa przebiega tu zgodnie z kierunkiem wynikania Reprezentacja wiedzy w systemie ekspertowym [2][4][5] Wiedza w systemie ekspertowym jest opisem danych uzyskanych ze świata rzeczywistego. Poszczególne elementy posiadają pomiędzy sobą relacje, czyli powiązania powstające często w trakcie uczenia się, zdobywania dodatkowych doświadczeń. Kojarzenie faktów oraz łączenie ich w całość stanowi tzw. asocjację empiryczną jest to pewnego rodzaju wiedza wynikająca z doświadczeń nabytych w pracy poprzez obserwacje i praktykę. Każde nowe doświadczenie eksperta jest źródłem do wprowadzenie nowych faktów w bazie danych będącą bazą wiedzy dla systemu ekspertowego 2.4. Metody reprezentacji wiedzy (symboliczne) [2][4][5] Istnieje wiele metod reprezentacji wiedzy. Pierwsza z nich jest oparta na logice. Logika klasyczna to jedno z podstawowych narzędzi, które pozwala na pewne zautomatyzowanie procesu wnioskowania i pozyskiwania wiedzy. Wiedza opisana za pomocą logiki stanowi 10

11 zbiór reguł i faktów. Tworzy pewną teorię, usystematyzowany obraz obiektów, opisanych za pomocą wyrażeń, reguł, gramatyki języka, w którym zostały zapisane. Język więc jest pewną strukturą, składającą się ze słownika i gramatyki, pozwala jednak na operowanie na symbolach. Stanowi on syntaktykę danego systemu. Semantyka nadaje z kolei znaczenie wyrażeniom tworzonym zgodnie z gramatyką. Struktura dedukcyjna dodana do języka pozwoli na otrzymanie mechanizmu wnioskującego umożliwiającego produktywne funkcjonowanie teorii. Mechanizmy wnioskujące na podstawie teorii pozwalają na: przewidywanie stanów przyszłych na podstawie obserwacji, opisywanie stanów poprzednich, tworzenie uogólnienia posługując się zaobserwowanymi prawidłowościami Metody reprezentacji wiedzy (niesymboliczne) [2][4][5] Oprócz dobrze poznanych symbolicznych metod reprezentacji wiedzy istnieje również nowy nurt badań - reprezentacje niesymboliczne. Ten rodzaj reprezentacji odwołuje się do obserwacji i wniosków powstałych na podstawie tej obserwacji otaczającego nas świata istot żywych. Przetwarzanie wiedzy i jej reprezentacji odbywa się jako symulacja przez sztuczne sieci neuronowe komórek nerwowych ludzi lub zwierząt. Cały ten proces przebiega w sposób dynamiczny. Wiedza jest zgromadzona jako pewien sposób połączeń poszczególnych neuronów i wartości wag, które odzwierciedlają siłę tych połączeń. Do reprezentacji niesymbolicznych możemy również zaliczyć tzw. algorytmy genetyczne. Pozwalają na przekazywanie kolejnym pokoleniom wiedzy o całym gatunku. Wiedza istnieje jako zapisana w genach. W każdej kolejnej generacji następuje poprawa cech charakterystycznych dla danej populacji. 11

12 3. Stosowane systemy ekspertowe oraz języki programowania systemów ekspertowych 3.1. CASNET [19] Kiedy powstał Wczesne lata siedemdziesiąte XX w. Gdzie powstał i kto go Rotgers University. Kulikowski, Weiss. zbudował Do czego służy/ł Pomoc dla lekarzy. Diagnostyka stanu chorobowego związanego z jaskrą. System proponował terapię leczniczą. W konkluzjach zawarte były odwołania do literatury fachowej Reprezentacja wiedzy Sieć przyczynowa będąca formą sieci semantycznej W jakim języku powstał Powstał w języku Fortran CLIPS (C Language Integrated Production System) [15] Gdzie powstał i kto go zbudował Do czego służy/ł Reprezentacja wiedzy NASA i Johnson Space Center Język programowania służący do projektowania systemów ekspertowych Program napisany w języku clips stanowi bazę wiedzy złożoną z faktów i reguł. Wyrażenia symboliczne są objęte nawisami 12

13 3.1. Dendral [3], [4], [6], [12], [15], [19] Kiedy powstał Gdzie powstał i kto go zbudował Do czego służy/ł Reprezentacja wiedzy W jakim języku powstał Połowa lat sześćdziesiątych (ok roku) Stanford University, Zespół naukowców w składzie: Bruce Buchanan, Edward Feigenbaum oraz Joshua Lederberg Przeznaczony do identyfikacji struktury molekularnej nieznanych związków chemicznych na podstawie danych otrzymanych w wyniku analiz spektroskopowych. Wiedza w systemie Dendral jest reprezentowana zarówno w sposób proceduralny (generowanie struktur), jak i w formie reguł (moduł sterowany danymi) oraz ewaluacji. System opracowano z wykorzystaniem języka Interlisp 3.1. INVEST [19] Kiedy powstał 1988 r. Gdzie powstał i kto go Został opracowany przez naukowców z Uniwersytetu zbudował w Karlsruhe oraz banków w Muenster Do czego służy/ł System realizuje zadania związane z doradztwem w dziedzinie finansów, zwłaszcza w zakresie inwestycji. Podczas dialogu z urzędnikami bankowymi zyskuje on informacje o życzeniach klientów i dostarcza dobrze uzasadnionych propozycji inwestycji. Udziela porad dotyczących papierów wartościowych i długoterminowego wzrostu kapitału. 13

14 3.2. Mycin [6], [17], [19] Kiedy powstał Lata 70 XX. wieku Gdzie powstał i kto go Uniwersytet w Stanford zbudował Do czego służy/ł Służył do diagnozy i terapii zakaźnych chorób krwi Reprezentacja wiedzy Bazę wiedzy stanowił zestaw reguł IF-THEN stworzony przez konsylium lekarskie z tego zakresu. W jakim języku powstał Napisany w języku Lisp 3.3. PIP [19] Kiedy powstał Gdzie powstał i kto go zbudował Do czego służy/ł Reprezentacja wiedzy Massachusetts Institute of Technology, Panker i Szolovist diagnoza choroby pacjentów cierpiących na zaburzenia pracy nerek. Podstawowym sposobem reprezentacji wiedzy w tym systemie są ramki (frames), 3.4. PROLOG (z francuskiego Programmation en Logique) [18] Kiedy powstał Prolog powstał w 1971 r. Gdzie powstał i kto go Alain Colmeraurera i Phillipe Roussela zbudował Do czego służy/ł Prolog powstał jako język programowania służący do automatycznej analizy języków naturalnych, jest również językiem ogólnego zastosowania. Prolog jest 14

15 Reprezentacja wiedzy językiem deklaratywnym czyli opartym na rachunku relacyjnym. Program w Prologu składa się z faktów oraz reguł wnioskowania. W celu uruchomienia programu należy wprowadzić odpowiednie zapytanie PROSPECTOR [19] Kiedy powstał System zaczęto projektować w 1974 roku Gdzie powstał i kto go Zespół naukowców z SRI International, w składzie: zbudował Peter Hart, Richard Duda, R. Reboh, K. Konolige, P. Barret i M. Einandi Do czego służy/ł Podstawowe zadanie systemu to doradztwo w dziedzinie geologii, a w szczególności pomoc przy poszukiwaniu złóż minerałów. Reprezentacja wiedzy W jakim języku powstał Struktura wnioskowania 3.6. RPFA [19] Kiedy powstał Gdzie powstał i kto go zbudował Do czego służy/ł System ten powstał na zamówienie DDS (Departament of Social Security), organu zajmującego się rozpatrywaniem podań o zasiłek i odpowiedzią na nie. Rozpatrywanie podań o zasiłek 15

16 3.7. SHEARER [19] Kiedy powstał Gdzie powstał i kto go zbudował Do czego służy/ł W 1986 roku wprowadziło system 20 kopalń w Wielskiej Brytanii Powstał w Wielkiej Brytanii, dla potrzeb górnictwa. Zadanie postawione przed systemem to sprawdzanie stanu technicznego i udzielanie rad dotyczących naprawy kombajnów węglowych TRANAID [19], [20] Do czego służy/ł Optymalizacja pakowania materiałów radioaktywnych. W jakim języku powstał Do stworzenia interfejsu posłużono się systemem Leonardo 2 (opracowany przez Creative Logic Ltd 16

17 4. Dyrektywa Maszynowa 2008/42/ [14] Dyrektywa ta dotyczy: a) Maszyn jest to zespół, wyposażony lub przeznaczony do wyposażenia w mechanizm napędowy inny niż bezpośrednio wykorzystujący siłę mięśni ludzkich lub zwierzęcych, składający się ze sprzężonych części lub elementów, z których przynajmniej jedna wykonuje ruch, połączonych w całość mającą konkretne zastosowanie, b) Wyposażenia wymiennego jest to urządzenie, które po oddaniu do użytku maszyny lub ciągnika jest zamontowane do tej maszyny lub ciągnika przez samego operatora, w celu zmiany funkcji maszyny lub ciągnika lub przyporządkowania nowej funkcji, c) Elementów bezpieczeństwa które są wprowadzane do obrotu niezależnie, oraz których uszkodzenie lub nieprawidłowe działanie zagraża bezpieczeństwu osób, oraz które nie są niezbędne do działania maszyny lub które można zastąpić zwykłymi elementami tak, aby maszyna mogła działać, d) Osprzętu do podnoszenia element lub wyposażenie niezwiązane z maszyną podnoszącą, umożliwiające utrzymanie ładunku, umieszczone pomiędzy maszyną, a ładunkiem lub na samym ładunku lub mogące stanowić integralną część ładunku i które jest wprowadzane do obrotu niezależnie, e) łańcuchów, lin i pasów; f) Odłączalnych urządzeń do mechanicznego przenoszenia napędu jest to odłączalny element do przenoszenia mocy pomiędzy maszynami samobieżnymi lub ciągnikami, a innymi maszynami poprzez połączenie ich na pierwszym stałym łożysku, 17

18 g) Maszyn nieukończonych zespół, który jest prawie maszyną, ale nie może samodzielnie służyć do konkretnego zastosowania.układ napędowy jest maszyną nieukończona.. DEFINICJE: Dyrektywa wprowadza następujące definicje: Wprowadzenie do obrotu udostępnienie maszyny lub maszyny nieukończonej po raz pierwszy we Wspólnocie z zamiarem jej dystrybucji lub Użytkowania, za wynagrodzeniem lub bezpłatnie. Oddanie do Użytku pierwsze wykorzystanie we Wspólnocie maszyny objętej niniejszą dyrektywą zgodnie z jej przeznaczeniem. Norma zharmonizowana niewiążąca specyfikacja techniczna przyjęta przez organ normalizacyjny, to znaczy Europejski Komitet Normalizacyjny (CEN), Europejski Komitet Normalizacyjny Elektrotechniki (CENELEC) lub Europejski Instytut Norm Telekomunikacyjnych (ETSI). WYŁĄCZENIA Z DYREKTYWY: Nie wszystkie urządzenia podlegają Dyrektywie. Poniżej przedstawiono listę urządzeń, których Dyrektywa nie dotyczy. 1. Elementy bezpieczeństwa przeznaczone do Użytku jako części zamienne dostarczone przez producenta oryginalnej maszyny. 2. Urządzenia specjalne - przeznaczone do Użytku na terenie wesołych miasteczek lub parków rozrywki. 3. Maszyny specjalnie zaprojektowane lub oddane do Użytku do celów jądrowych, mogące spowodować emisję radioaktywną. 4. Broń, w tym broń palna. 18

19 5. Środki transportu: ciągniki rolnicze i leśne, z wyłączeniem maszyn zamocowanych na tych pojazdach; pojazdy silnikowe i ich przyczepy, z wyłączeniem maszyn zamocowanych na tych pojazdach; pojazdy silnikowe dwu- lub trzykołowe, z wyłączeniem maszyn zamocowanych na tych pojazdach; pojazdy silnikowe przeznaczone wyłącznie do udziału w wyścigach; oraz środki transportu lotniczego, wodnego oraz kolejowego, z wyłączeniem maszyn zamocowanych na tych środkach transportu; 6. Statki pełnomorskie i pływające jednostki przybrzeżne oraz maszyny zainstalowane na takich statkach lub jednostkach. 7. Maszyny zaprojektowane i wykonane do zastosowań w wojsku i policji. 8. Maszyny zaprojektowane i wykonane do celów badawczych, do doraźnego Użytku w laboratoriach. 9. Górnicze urządzenia wyciągowe. 10. Maszyny przeznaczone do przemieszczania artystów podczas przedstawień artystycznych. 11. Sprzęt elektryczny i elektroniczny w następujących dziedzinach: urządzenia gospodarstwa domowego przeznaczone do Użytku domowego, sprzęt audiowizualny, sprzęt informatyczny, maszyny biurowe powszechnego Użytku, aparatura rozdzielcza i aparatura sterownicza niskiego napięcia, silniki elektryczne. 12. Sprzętu elektrycznego wysokiego napięcia: aparatura rozdzielcza i aparatura sterownicza, transformatory. 19

20 4.1. Oznakowanie CE Założenia dotyczące oznakowania CE oraz formy reprezentacji znaku w formie wizualizacji na urządzeniu technicznym. Musi być umieszczone w bezpośredniej bliskości nazwy producenta lub jego upoważnionego przedstawiciela, przy Użyciu tej samej techniki, W przypadku zastosowania procedury pełnego zapewnienia jakości, po oznakowaniu CE umieszczany jest numer jednostki notyfikowanej, Na producencie danej maszyny spoczywa stały obowiązek zapewnienia, że maszyna ta odpowiada aktualnemu stanowi wiedzy technicznej, Co pięć lat producent składa jednostce notyfikowanej wniosek o przeprowadzenie przeglądu własności certyfikatu badania typu WE. Jednostka notyfikowana odnawia certyfikat na kolejne pięć lat, jeżeli stwierdzi, że pozostaje on ważny, uwzględniając aktualny stan wiedzy technicznej, W przypadku, gdy ważność certyfikatu badania typu WE nie została odnowiona, producent zaprzestaje wprowadzania do obrotu danej maszyny. 20

21 5. Systemy bezpieczeństwa Każdy producent wprowadzający na rynek nowe urządzenie jest zobowiązany do określenia czy urządzenie spełnia podstawowe normy związane z bezpieczeństwem funkcjonalnym. Projektanci są zobowiązani do przestrzegania Norm zharmonizowanych z Dyrektywą Maszynową w celu uniknięcia rozwiązań niebezpiecznych zagrażających zdrowiu lub życiu. Dodatkowo każdy użytkownik jest zobowiązany do utrzymania parku maszynowego zgodnie z Dyrektywą socjalną. Dyrektywa socjalna dotyczy minimalnych wymagań dotyczących bezpieczeństwa w miejscu pracy między innymi zastosowania urządzeń zabezpieczających. Przykładowe normy zharmonizowane z Dyrektywą Maszynową [9] Podstawowe Pojęcia Ogólne, zasady projektowania, EN 292 Ocena ryzyka, EN 1050 Wyposażenie elektryczne maszyn, EN Urządzenia zatrzymania awaryjnego, Zasady, EN 418 Zabezpieczenie przed nieoczekiwanym załączeniem, EN 1037 Urządzenia sterujące oburęczne, EN 574 Części systemu sterowania związane z bezpieczeństwem, EN Urządzenia do blokowania, Zasady, EN 1088 Odległości bezpieczeństwa uniemożliwiające sięganie górnymi kończynami do strefy niebezpiecznej, EN 294 Odległości bezpieczeństwa uniemożliwiające sięganie dolnymi kończynami do strefy niebezpiecznej, EN 811 Minimalna odległość zabezpieczająca przed zmiażdżeniem, EN 349 Prędkość przybliżania się do ciała ludzkiego, EN 999 Urządzenia ochronne elektroniczne, EN Maty bezpieczeństwa, podłogi i podobne urządzenia, EN

22 W celu zapobieżenia wystąpienia wypadków zgodnie z Dyrektywą socjalną użytkownicy powinni stosować elektroniczne systemy wspomagające w celu zredukowania lub likwidacji niebezpieczeństwa. Wg PN EN 292 Pojęcia podstawowe przyjmuje się następujący algorytm postępowania podczas projektowania. Czy można uniknąć zagrożenia? Tak Rozwiązania konstrukcyjne (środki stosowane przez projektantów) Nie Zagrożenie stałe (nie może występować) Czy można zmniejszyć ryzyko? Tak Urządzenia ochronne (odpowiednie systemy sterowania) Nie Zagrożenie stałe (nie może występować) Czy można zastosować środki ochrony? Tak Ochrona zbiorowa i indywidualna (środki stosowane przez użytkownika) Nie Zagrożenie stałe (nie może występować) Czy ryzyko jest nadal nieodpowiednie? Tak Przepisy, szkolenia, nadzór (środki stosowane przez użytkownika) Rys. 3. Algorytm postępowania podczas projektowania wg [PN EN 292] 22

23 Jednym z podstawowych problemów w trakcie projektowania jest odpowiedni wybór kategorii systemu sterowania tak, aby defekt elementu związanego z systemem bezpieczeństwa lub inne czynniki nie doprowadziły do wystąpienia sytuacji niebezpiecznej. Systemy bezpieczeństwa zostały sklasyfikowane w pięciu kategoriach: B w przypadku wystąpienia defektu elementu systemu bezpieczeństwa może spowodować utratę funkcji bezpieczeństwa, 1 tak samo jak w kategorii B, z założeniem, że występuje większa niezawodność urządzeń związanych z systemem bezpieczeństwa, 2 wystąpienie defektu elementu systemu bezpieczeństwa może spowodować utratę funkcji bezpieczeństwa, ale musi być wykryta pomiędzy tzw. Sprawdzeniami systemu. W kategorii 2 system cechuje się tzw. samokontrolą, 3 w przypadku wystąpienia pojedynczego defektu elementu systemu bezpieczeństwa funkcja bezpieczeństwa musi być nadal spełniona. W kategorii 3 system cechuje się redundancją, jednak nie występuje samokontrola, co w efekcie nagromadzenia defektów może doprowadzić do utraty funkcji bezpieczeństwa, 4 gdy wystąpi pojedynczy defekt funkcja bezpieczeństwa musi być zawsze zachowana, dodatkowo w systemie wykonywana jest samokontrola mająca na celu wykrycie defektu. 23

24 Przykładowe urządzenia bezpieczeństwa wchodzące w skład systemu sterowania. Rys. 4. Wyłącznik bezpieczeństwa firmy Schneider Electric Rys. 5. Preventa typ XPS-DMB firmy Schneider Electric 24

25 Rys. 6. Łącznik bezpieczeństwa firmy Schneider Electric 25

26 6. Proponowane rozwiązanie - system ekspertowy czasu rzeczywistego Jednym z podstawowych założeń stawianych przed systemem ekspertowym jest ocena ryzyka w trakcie użytkowania maszyn. Powszechnie stosowaną praktyką jest diagnozowanie stanu przez osobę, która obserwuje urządzenie, sprawdza systemy bezpieczeństwa i wystawia opinie - w danym momencie. Praktycznie metoda ta dopuszcza do pracy urządzenie do następnej oceny. Należy w tym momencie zastanowić się, czy urządzenia, które pracują w fabryce są urządzeniami tzw. trudnymi. Czy utrata funkcji bezpieczeństwa może skutkować zagrożeniem utraty zdrowia lub życia dla operatorów oraz osób przeprowadzających konserwację oraz naprawy. Powyższy system należałoby podzielić na kilka elementów: przeprowadzenie oceny ryzyka występującego na stanowiskach pracy, określenie minimalnych warunków bezpieczeństwa koniecznych do prawidłowej pracy maszyny według odpowiednich Norm, (określenie podstawowych parametrów, MTTFd (parametr określający średni czas do wystąpienia niebezpiecznego uszkodzenia kanału sterowania), SIL - Safety Integrity Level (jedna z metod określająca nienaruszalność bezpieczeństwa dla funkcji bezpieczeństwa.), Zintegrowanie systemu z systemem nadzorowania utrzymania ruchu, Wprowadzenie w układzie sterowania ciągłego monitoringu i archiwizacji danych związanych z systemem bezpieczeństwa, Wprowadzenie panelu HMI (Human Machine Interface) dla komunikacji pomiędzy operatorem a systemem ekspertowym w celu określenia zdolności do pracy urządzenia lub operatora System taki powinien charakteryzować się niezawodnością oraz funkcjonalnością w dziedzinie monitoringu urządzeń od których wymagamy określonego poziomu bezpieczeństwa. 26

27 Wnioskowanie powinno być dokonywane na podstawie zaistniałych symptomów, np. czy możliwe jest w najbliższym czasie wystąpienie uszkodzenia, które mogłoby skutkować utratą funkcji bezpieczeństwa. System powinien pracować ciągle i reagować natychmiast na niewłaściwe zachowanie się układu sterowania. Dodatkowo wyposażenie oprogramowania w odpowiednią bazę wiedzy pozwoliłoby z wyprzedzeniem informować służby utrzymania ruchu o możliwości wystąpienia uszkodzeń na danym urządzeniu. W przypadku, gdy konieczne jest stosowanie odpowiednich środków ochrony zbiorowej lub indywidualnej należałoby uwzględnić tą wiedzę przy określaniu zdolności urządzenia do pracy. Tak przygotowany system stanowiłby doskonałą pomoc dla służb utrzymania ruchu oraz służb planowania produkcji. System ten reagowałby w czasie rzeczywistym na nagłe nieoczekiwane sytuacje, oraz na podstawie symptomów bądź określonych parametrów np. MTTFd monitowałby o możliwości wystąpienia utraty np. funkcji bezpieczeństwa. Omawiany system powinien być w stanie wykonać zadanie w pewnym nieprzekraczalnym czasie, dlatego też moglibyśmy go uznać za system czasu rzeczywistego. Oznacza to, że układ musi gwarantować nieprzekraczalność czasu reakcji niezależnie od ciągu zdarzeń obiektowych. Dotrzymanie determinizmu czasowego jest podstawą do poprawnego funkcjonowania każdego systemu czasu rzeczywistego, niezależnie czy jest to pojedynczy sterownik PLC, czy też ich grupa połączona w rozproszony system sterowania bądź rozbudowany system ekspertowy korzystający z wszystkich tych elementów. Niewykluczone jest, że w przyszłości okaże się, iż projektowane oprogramowanie będzie się składało z kilku mniejszych systemów ekspertowych stanowiących grupę doradczą wspomagającą zarządzanie i obsługę parku maszynowego. 27

28 Proces RT, nadzorujący stan maszyn i urządzeń Proces RT, nadzorujący funkcje bezpieczeństwa Nie Czy wystąpiła zmiana funkcjonowania maszyny? Tak Proces RT, wykonujący wnioskowanie Nie Czy zagrożone są funkcje bezpieczeństwa? Zezwolenie na dalszą pracę Tak Proces RT, komunikacyjny pomiędzy użytkownikiem a SE Nie Czy zdarzenie stanowi nową regułę wnioskowania? Tak Proces, pozyskanie nowej wiedzy Tak Czy komunikacja z operatorem została zakończona? Nie Rys. 1. Zasada działania przedstawianego systemu eksperckiego 28

29 Dobrze by było gdyby system ekspertowy składał się z kilku typów procesów: proces monitorujący stan maszyn i urządzeń RT (ang. Real Time ), proces wykonujący funkcje wnioskujące, proces uczestniczący w pozyskiwaniu wiedzy, proces komunikacyjny pomiędzy użytkownikiem a systemem ekspertowym proces nadzorujący funkcje bezpieczeństwa RT. Jednymi z podstawowych wymagań stawianych powyższemu systemowi czasu rzeczywistego będzie wyzwalanie reguł co pewien czas w celu uzyskania odpowiedzi w danej chwili, archiwizacja danych, system powinien posiadać wiedzę na temat stanów poprzednich dzięki czemu poznamy historię procesu. Za pomocą tych danych można wygenerować nowe reguły usprawniające wnioskowanie, w przypadku uruchomienia zadania system powinien skupić swoją uwagę na najważniejszym problemie w danej chwili. Osiągnięcie tego celu może być dokonane np. poprzez częstsze wywołania odpowiedniej funkcji, system ekspertowy czasu rzeczywistego będzie pracował w ciągłe. System ten musi być niezawodny i odporny na czynniki destabilizujące Przykładowa aplikacja która mogłaby wejść w skład systemu doradczego W poniższym rozdziale została zaprezentowana przykładowa aplikacja będąca systemem eksperckim umożliwiającym analizę stanu łożysk oraz diagnostykę kół zębatych na podstawie symptomów drganiowych zbieranych z czujników przyśpieszeń. Czujniki te są montowane na urządzeniach w celu zebrania sygnałów, które w późniejszej analizie pozwalają na określenie rodzaju występujących uszkodzeń. System dokonuje na bieżąco analizy stanu łożysk porównuje częstotliwości drgań własnych elementów obrotowych, kulek, koszyka, częstości drgań własnych zębów kół na poszczególnych stopniach itp. 29

30 Bardzo ważnym elementem systemu jest baza danych łożysk uwzględniająca różnych producentów zaś dane dotyczące kół zębatych wyliczane są na podstawie geometrii. Ponadto w celu wykrycia symptomów uszkodzenia kół konieczne jest zbieranie sygnałów wzorcowych i okresowe porównywanie z zebranymi danymi. Jeżeli występuje zagrożenie wyświetlany jest system zapytań system kieruje zapytania do operatora bądź obsługi technicznej precyzując stan maszyny a zarazem informuje o zaistniałym zagrożeniu. [10], [11]. System ten został zaprezentowany w trakcie prac związanych z 8 grupą problemową przez dra inż. Jacka Rysińskiego. Stanowi on autorski projekt dr inż. Marka Praszkiewicza oraz dr inż. Jacka Rysińskiego. System ten może służyć jako jeden z dodatkowych modułów wchodzących w skład grupy doradczej. Poniżej przedstawiono kilka screen ów z systemu Gear Expert. Rys. 2. Okno edycji danych wczytanie parametrów poszczególnych stopni 30

31 Rys. 3. Zestaw pytań zadawanych przez system ekspercki, służących do oceny stanu technicznego Rys. 4. Widmo drgań 31

32 Rys. 5. Widmo drgań z częstotliwościami charakterystycznymi dla poszczególnych elementów Rys. 6. Kompletne okno programu 32

33 7. Literatura [1]. Ajdukiewicz K., Logika pragmatyczna, Warszawa 1965, [2]. Cholewa W., Witold Pedrycz Systemy doradcze, [3]. Harmon P., King D.: Expert Systems. Artificial Intelligence in Business. Wiley. New York 1985, [4]. Michalik K.: Aitech SPHINX - Zintegrowany pakiet sztucznej inteligencji, dokumentacja. Aitech. Katowice 2006, [5]. Mulawka Jan J., Systemy ekspertowe. Wydawnictwa Naukowo-Techniczne, Warszawa 1996, [6]. Niederliński A., Regułowe systemy ekspertowe, Wydawnictwo Pracowni Komputerowej Jacka Skalmierskiego, Gliwice 2000, [7]. Parsaye K, Chignell M., Expert Systems for Experts, [8]. Russel S. J, Norvig P., Artificial Intelligence. A modern approach. Pearson Education wyd. 2, p , [9]. Schneider Electric: Produkty bezpieczeństwa Normy i Dyrektywy europejskie, [10]. Tomaszewski J.: Układ do ciągłego monitorowania stanu technicznego przekładni zębatych, PAK 2007, R , [11]. Tomaszewski J., Rysiński J.: Pomiary parametrów cieplnych przekładni zębatych, PAK 2007, Vol , [12]. Waterman D.: A Guide to Expert Systems. Addison-Wesley. Reading MA, 1985, [13]. Ziembiński Z., Logika praktyczna. Państwowe Wydawnictwo Naukowe, Warszawa 1996, DYREKTYWY EUROPEJSKIE ORAZ NORMY [14]. Dyrektywa Maszynowa 2008/42/WE, 33

34 STRONY INTERNETOWE [15]. ( r.), [16]. ( r.), [17]. ( r.), [18]. ( ), [19]. e/09_se.html#p8_0 ( r.), [20]. ( ), 34