Decision support system for diagnosing underwater electrical cables

Abstract

The object of this study is the process of generating an appropriate response by an intelligent agent when detecting and tracking an underwater electrical cable using a decision support system. The goal of the work is to develop the architecture of a decision support system for diagnosing underwater electrical cables and the main algorithms for its operation. To achieve the research goal, intelligent agents with a complex IPK architecture, which includes information, preferences (rules), and knowledge, were used. The combination of the structure of intelligent agents and the advantages of hierarchical knowledge bases allowed for the natural language representation of knowledge. The functional core of the system consists of four main agents, one of which facilitates the interaction between the user and the surrounding environment. To address the uncertainty in the cable's position on the seabed, the capabilities of fuzzy sets, describing its feature space with membership functions, were employed. The most significant results involve planning for the detection and tracking of underwater electrical cables, taking into account past decision-making experiences in similar cases and adapting them to the current situation through case-based reasoning. The importance of the obtained results lies in providing the decision-maker with a possible option for deploying an underwater vehicle based on accepted logic and rules for detecting underwater electrical cables. Further research is focused on implementing automatic target selection for intervention and developing a method for automatic modification of reasoning methods, preference rule bases, and operational knowledge.

Obiectul acestui studiu este procesul de generare a unui răspuns adecvat de către un agent inteligent atunci când detectează și urmărește un cablu electric subacvatic utilizând un sistem de sprijinire a deciziei. Scopul lucrării este de a dezvolta arhitectura unui sistem de suport decizional pentru diagnosticarea cablurilor electrice subacvatice și principalii algoritmi pentru funcționarea acestuia. Pentru a atinge scopul cercetării, au fost utilizați agenți inteligenți cu o arhitectură IPK complexă, care include informații, preferințe (reguli) și cunoștințe. Combinația dintre structura agenților inteligenți și avantajele bazelor de cunoștințe ierarhice au permis reprezentarea în limbaj natural a cunoștințelor. Nucleul funcțional al sistemului este format din patru agenți principali, dintre care unul facilitează interacțiunea dintre utilizator și mediul înconjurător. Pentru a aborda incertitudinea în poziția cablului pe fundul mării, s-au folosit capacitățile seturilor fuzzy, care descriu spațiul său caracteristic cu funcții de membru. Cele mai semnificative rezultate presupun planificarea pentru detectarea și urmărirea cablurilor electrice subacvatice, luând în considerare experiențele anterioare de luare a deciziilor în cazuri similare și adaptarea acestora la situația actuală prin raționament bazat pe caz. Importanța rezultatelor obținute constă în a oferi decidentului o posibilă opțiune de desfășurare a unui vehicul subacvatic pe baza logicii acceptate și a regulilor de detectare a cablurilor electrice subacvatice. Cercetările ulterioare se concentrează pe implementarea selecției automate a țintei pentru intervenție și dezvoltarea unei metode pentru modificarea automată a metodelor de raționament, a bazelor de reguli de preferință și a cunoștințelor operaționale.

Объектом исследования является процесс выработки адекватной реакции интеллектуальным агентом при обнаружении и отслеживании подводного электрического кабеля с помощью системы поддержки принятия решений. Цель работы – разработка архитектуры системы поддержки принятия решений для диагностирования подводных электрических кабелей и основных алгоритмов ее функционирования. Для достижения цели исследования использованы интеллектуальные агенты, отличающиеся сложной IPK-архитектурой, включающей информацию, предпочтения (правила) и знания. Сочетание структуры интеллектуальных агентов и преимуществ иерархических баз знаний позволило осуществить естественно-языковое представление знаний. Функциональное ядро системы составляют четыре основных агента, один из которых организует взаимодействие между пользователем и окружающим миром. Для раскрытия неопределенности положении кабеля на дне задействованы возможности нечетких множеств, описывающих его признаковое пространство функциями принадлежности. Модифицированные операторы пространства состояний позволили описать процесс детектирования силового кабеля. Подчеркнута ключевая роль агента ActionPlanner, предназначенного для планирования управления обнаружением подводного электрического кабеля на основе интерактивной процедуры взаимодействия между лицом, принимающим решение, и системой поддержки принятия решений. Наиболее существенными результатами является планирование при обнаружении и отслеживании электрических кабелей под водой с учетом прошлого опыта принятия решений в аналогичных случаях и его адаптация к текущему состоянию путем рассуждений на основе прецедентов. Согласно данному подходу, в прошлом опыте ищут похожие случаи, определяют возможности их повторного использования, обновляют и обобщают информацию с учетом текущей обстановки. Значимость полученных результатов заключается в выдаче лицу, принимающему решение, возможного варианта использования подводного аппарата по принятым логике и правилам для обнаружения подводного электрического кабеля. Дальнейшие исследования направлены на реализацию автоматического выбора цели вмешательства и разработку способа автоматической модификации методов рассуждений, базы правил предпочтений и оперативных знаний.