Современные методы диагностики тяговых трансформаторов железных дорог и построение экспертной системы для обработки результатов тепловизионной диагностики тяговых трансформаторов ВСЖД

Термографическое обследование трансформатора во многом является вспомогательным средством оценки его теплового состояния и исправности в работе, связанных с ним систем и узлов. Термографическому обследованию трансформатора должно предшествовать ознакомление с конструкцией выполнения обмоток, системы охлаждения, результатов работы трансформатора, объем и характер выполнявшихся ремонтных работ, длительности эксплуатации, анализа повреждений трансформаторов идентичного исполнения (если они происходили), результатов эксплутационных испытаний и измерений и тому подобное.

Поверхности бака трансформаторов, термосифонных фильтров, систем охлаждения должны быть осмотрены и с них, по возможности, должны быть удалены грязь, следы масла, закрашена ржавчина, то есть созданы условия для обеспечения одинаковой излучательной способности поверхностей трансформатора. Обследование предпочтительно проводить ночью (перед восходом солнца), при отключенном искусственном освещении трансформатора, в безветренную, не дождливую погоду, при максимально возможной нагрузке и в режиме холостого хода. Тепловизор или его сканер должен располагаться на штативе, как можно ближе к трансформатору, на оси средней фазы, с использованием объектива 7 - 12 ° и обеспечивать возможность как видео, так и аудиозаписи. После настройки постоянного температурного режима записи тепловизора, ведется no-кадровая регистрация термоизображений, начиная с верхней части крайней фазы (например "А") по направлению к фазе "С", с наложением кадров друг на друга около 10% размера. Достигнув поверхности бака фазы "С" объектив сканера опускается ниже и далее no-кадровая съемка продолжается в противоположном направлении и таким образом, процесс съемки ведется, пока не будет записана вся поверхность бака, включая расположенные под его днищем маслонасосы, маслопроводы и другие узлы.

Термографической съемке подвергается вся доступная для этого поверхность бака по периметру. Тепловизор (2), во всех точках съемки, должен находится на одинаковом расстоянии от трансформатора (1) (Рисунок 15).

Рисунок 15 - План температурной съемки трансформатора

Минимальное количество точек съемки - четыре, максимальное - зависит от расположения и типа системы охлаждения. Так, при установке выносной системы охлаждения (3), количество точек съемки увеличивается до шести, термографическая съемка сопровождается речевыми комментариями, записываемыми на звуковую дорожку кассеты видеомагнитофона. В комментариях должно отражаться - режим работы трансформатора, ход ведения обследования, описание явлений фиксируемых тепловизором и другие события, связанные с видеозаписью. В последующем осуществляется по кадровое совмещение результатов съемки в единый развернутый "тепловой" план. Участки плана с аномальными температурами нагрева должны сопоставляться с технической документацией на трансформатор, характеризующей конструктивное расположение отводов обмоток, катушек, зон циркуляции масла, магнитопровода и его элементов и тому подобное. При этом фиксируется работа систем охлаждения, оценивается зона циркуляции масла, создаваемая каждой из них. Обращается внимание на образование аномальных зон нагрева на поверхности бака в результате смещения потоков масла.

При проведении планового инфракрасного контроля состояния трансформатора, оценивается работоспособность отдельных его узлов в объеме, указанном в таблице 3.

Таблица 3 - Критерии оценки работоспособности отдельных узлов трансформаторов при инфракрасном контроле

Объект контроля	Критерии оценки	Примечания
Контактное соединение ошиновка-ввод	Превышение температуры нагрева(?t) °С	__________
Верхняя часть остова маслонаполненного ввода (м/н)	Характер распределения температуры по высоте м/н ввода	__________
Крышка бака	Сравнение с показателями датчика температуры	Для уточнения теплового режима работы трансформатора
Контактор РПН	Сравнение измеренных температур на стенке контактора пофазно	Для определения работоспособности контактов контактора РПН
Термосифонный фильтр (ТФ)	Сравнение измеренных температур на входе и выходе ТФ	Для определения работоспособности ТФ
Вентиляторы обдува	Сравнение температур на поверхности корпуса электродвигателей	__________
Трубы вентиляторов системы охлаждения	Аномальные нагревы участков труб	Для выявления труб с отложениями
Маслонасосы	Сравнение температур на поверхности корпуса маслонасоса	Определение работоспособности маслонасосов
Болты нижнего разъёма колокола бака	Сравнение с температурой нагрева поверхности бака	Для предупреждения термического разложения резинового уплотнения
Маслорасширитель	Соответствие измеренного уровня масла фактическому	Для определения работоспособности датчиков уровня масла

2.5.3.8 Системы охлаждения трансформаторов

Известно, что одним из основных критериев оценки теплового состояния трансформаторов является значение температуры верхних слоев масла (Тв.м).Температура верхних слоев масла нормируется для номинальной нагрузки трансформатора и ее абсолютное значение находится в пределах 70 - 95 °С в зависимости от категории исполнения охлаждающего устройства ( М, Д, ДЦ или Ц ). В процессе эксплуатации трансформаторов в системах охлаждения могут возникать неисправности, оказывающие влияние на тепловое состояние трансформатора и Тв.м. Поузловой инфракрасный контроль систем охлаждения трансформаторов позволяет достаточно эффективно оценить их работоспособность.

Однако в ряде случаев, например, перед проведением ремонта трансформатора, при повышении температуры верхних слоев масла сверх допустимых значений, перед возможным повышением нагрузки трансформатора, при появлении аномальных нагревов на поверхности баков трансформаторов и тому подобное, целесообразно оценить работоспособность каждого из охладителей системы охлаждения.

Испытание охладителей должны проводиться в летнее время года, в сухую погоду, без значительного ветра, при температуре окружающего воздуха выше + 10 °С (для систем охлаждения М, Д и ДЦ). Условия охлаждения трансформатора в разных точках могут существенно отличаться в результате влияния теплового отражения от межфазных противопожарных перегородок, соседних фаз или других трансформаторов, ветра, солнца и других факторов. Поэтому для трансформаторов с системой охлаждения М температуру охлаждающего воздуха измеряют примерно на уровне одной трети высоты бака на расстоянии 2 - 3 м от него, для трансформаторов с системой охлаждении Д на уровне половины высоты установки вентиляторов, для трансформаторов с системой охлаждения ДЦ на уровне нижних вентиляторов. Измерение температуры производится с точностью 0,5 °С.

Оценка работоспособности каждого из охладителей системы охлаждения трансформаторов осуществляется путем сравнения измеренных и расчетных значений температур охлажденного масла, с учетом значений превышения температуры верхних слоев масла над температурой окружающего воздуха (Тв.м).

3. Результаты тепловизионных обследований (ТВО) тяговых подстанций ВСЖД

В 2002-2004 гг. проведены комплексные тепловизионные обследования электрооборудования тяговых подстанций Восточно-Сибирской железной дороги. Обобщающие результаты этих обследований приведены в таблицах 4 - 6 и проиллюстрированы диаграммами, представленными на рисунках 16 - 24.

Таблица 4- Результаты тепловизионных обследований тяговых подстанций ВСЖД

ЭЧ	ТП	Число дефектов
		РУ 0.4 кВ,	РУ 6-10 кВ,	РУ 27.5 кВ,	РУ 35 кВ,	РУ 110-220 кВ,	Суммарное число дефектов	Среднее значение
1	Замзор	4.00	2.00	6.00	0.00	17.00	29.00	5.80
1	Невельская	5.00	0.00	0.00	0.00	0.00	5.00	1.00
1	Новочунка	2.00	0.00	0.00	0.00	0.00	2.00	0.40
1	Облепиха	3.00	2.00	1.00	0.00	0.00	6.00	1.20
1	Тайшет-Восток	5.00	0.00	0.00	0.00	0.00	5.00	1.00
1	Тайшет - Запад	3.00	13.00	1.00	0.00	2.00	19.00	3.80
1	Ук	2.00	4.00	7.00	0.00	0.00	13.00	2.60
1	Тайшет, ЦРП-35	1.00	15.00	0.00	1.00	0.00	17.00	3.40
2	Будагово	3.00	2.00	1.00	0.00	0.00	6.00	1.20
2	ВРЗ	0.00	0.00	0.00	0.00	4.00	4.00	0.80
2	Зима	3.00	1.00	5.00	2.00	9.00	20.00	4.00
2	Нижнеудинск	4.00	2.00	1.00	1.00	4.00	12.00	2.40
2	Нюра	3.00	0.00	1.00	2.00	2.00	8.00	1.60
2	Тулюшка	1.00	0.00	1.00	0.00	4.00	6.00	1.20
2	Харик	3.00	0.00	2.00	1.00	0.00	6.00	1.20
2	Худоеланская	1.00	2.00	4.00	0.00	6.00	13.00	2.60
5	Андриановская	2.00	0.00	1.00	0.00	1.00	4.00	0.80
5	Большой луг	2.00	1.00	0.00	0.00	1.00	4.00	0.80
5	Головинская	4.00	0.00	1.00	0.00	0.00	5.00	1.00
5	Гончарово	1.00	3.00	1.00	0.00	0.00	5.00	1.00
5	Гришево	3.00	0.00	0.00	1.00	0.00	4.00	0.80
Продолжение таблицы 4
5	Делюр	0.00	0.00	0.00	0.00	1.00	1.00	0.20
5	Жаргон	0.00	1.00	0.00	2.00	0.00	3.00	0.60
5	Залари	3.00	2.00	2.00	0.00	1.00	8.00	1.60
5	Иркутск-Сорт.	0.00	3.00	1.00	0.00	0.00	4.00	0.80
5	Максимовская	3.00	0.00	0.00	0.00	2.00	5.00	1.00
5	Мальта	4.00	0.00	0.00	0.00	3.00	7.00	1.40
5	Мегет	3.00	0.00	0.00	0.00	1.00	4.00	0.80
5	Подкаменная	5.00	0.00	0.00	0.00	0.00	5.00	1.00
5	Половина	6.00	1.00	0.00	3.00	1.00	11.00	2.20
5	Рассоха	0.00	0.00	2.00	0.00	1.00	3.00	0.60
5	Суховская	5.00	0.00	1.00	0.00	0.00	6.00	1.20
5	Тельма	2.00	2.00	0.00	0.00	1.00	5.00	1.00
5	Тыреть	1.00	2.00	0.00	0.00	0.00	3.00	0.60
5	Усолье-Сибирское	2.00	0.00	0.00	0.00	4.00	6.00	1.20
6	Ангасолка	1.00	0.00	1.00	2.00	2.00	6.00	1.20
6	Байкальск	7.00	0.00	1.00	0.00	3.00	11.00	2.20
6	Выдрино	7.00	0.00	3.00	0.00	8.00	18.00	3.60
6	Култук	7.00	0.00	4.00	1.00	11.00	23.00	4.60
6	Мысовая	10.0	0.00	2.00	0.00	1.00	13.00	2.60
6	Переёмная	8.00	1.00	4.00	0.00	1.00	14.00	2.80
6	Посольская	8.00	0.00	8.00	0.00	3.00	19.00	3.80
7	Заиграево	0.00	0.00	4.00	1.00	0.00	5.00	1.00
7	Заудинск	1.00	0.00	2.00	0.00	0.00	3.00	0.60
7	Кижа	2.00	0.00	3.00	0.00	4.00	9.00	1.80
7	Новоильинск	5.00	0.00	5.00	0.00	0.00	10.00	2.00
7	Селенга	0.00	0.00	8.00	0.00	3.00	11.00	2.20
7	Татаурово	4.00	0.00	4.00	0.00	3.00	11.00	2.20
8	Чуна	1.00	0.00	1.00	0.00	0.00	2.00	0.40
8	Чукша	6.00	1.00	3.00	0.00	0.00	10.00	2.00
8	Моргудон	1.00	0.00	10.00	0.00	0.00	11.00	2.20
8	Турма	0.00	0.00	5.00	0.00	0.00	5.00	1.00
8	Гидростроитель	0.00	0.00	1.00	0.00	0.00	1.00	0.20
8	Огневка	1.00	0.00	4.00	0.00	0.00	5.00	1.00
8	Зяба	0.00	0.00	1.00	0.00	1.00	2.00	0.40
8	Кежемская	2.00	0.00	4.00	0.00	0.00	6.00	1.20
9	Видим	0.00	0.00	0.00	0.00	1.00	1.00	0.20
9	Чёрная	2.00	0.00	1.00	0.00	2.00	5.00	1.00
9	Коршуниха	1.00	1.00	1.00	0.00	0.00	3.00	0.60
9	Лена Восточная	4.00	0.00	4.00	0.00	3.00	11.00	2.20
9	Осетрово	0.00	1.00	0.00	0.00	0.00	1.00	0.20
9	Ручей	1.00	1.00	0.00	0.00	0.00	2.00	0.40
9	Семигорск	1.00	0.00	0.00	0.00	0.00	1.00	0.20
9	Усть-Кут	1.00	3.00	0.00	0.00	0.00	4.00	0.80
Продолжение таблицы 4
9	Хребтовая	0.00	0.00	3.00	0.00	0.00	3.00	0.60
	СУММА	170.0	66.00	126.0	17.00	111.0	490.0	98.00
	Среднее	2.62	1.02	1.94	0.26	1.71	1.51	1.51

Рисунок 16 - Диаграмма дефектов электрооборудования

Рисунок 17 - Распределение дефектов по распределительным устройствам (средние значения)



Рисунок 18 - Упорядоченная диаграмма дефектов электрооборудования

Рисунок 19 - Максимальное, минимальное и среднее число дефектов

Рисунок 20 - Распределение дефектов по РУ

Таблица 6 - Распределение дефектов по дистанциям электроснабжения

Дистанция электроснабжения	0.4 кВ	6-10 кВ	27.5 кВ	35 кВ	110-220 кВ	Суммарное число дефектов
ЭЧ-1	25	36	15	1	19	96
ЭЧ-2	18	7	15	6	29	75
ЭЧ-5	46	15	9	6	17	93
ЭЧ-6	48	1	23	3	29	104
ЭЧ-7	12	0	26	1	10	49
ЭЧ-8	11	1	29	0	1	42
ЭЧ-9	10	6	9	0	6	31
Итого	170	66	126	17	111	490

Рисунок 21 - Распределение дефектов по дистанциям электроснабжения

Рисунок 22 - Распределение дефектов по дистанциям электроснабжения

Таблица 7 - Среднее количество дефектов, приходящихся на одну ТП

Дистанция электроснабжения	Суммарное число дефектов	Число подстанций	Среднее количество дефектов, приходящихся на одну ТП
ЭЧ-1	96	8	12
ЭЧ-2	75	8	9
ЭЧ-5	93	19	5
ЭЧ-6	104	7	15
ЭЧ-7	49	6	8
ЭЧ-8	42	8	5
ЭЧ-9	31	9	3
Итого	490	65	8

Рисунок 23 - Среднее количество дефектов, приходящихся на одну ТП

Рисунок 24 - Распределение дефектов по дистанциям электроснабжения

Из анализа представленных материалов можно сделать следующие заключения:

1) Выявленные в результате ТВО дефекты неравномерно распределяются по распределительным устройствам. Наибольшее число дефектов обнаружено в РУ 0.4, 27.5 и 110-220 кВ.

2) Распределение дефектов по дистанциям электроснабжения также является неравномерным. Наиболее информативным параметром в данном случае является среднее число дефектов, приходящихся на одну ТП в границах дистанции электроснабжения. Из таблицы 7 и рисунка 4 следует, что наибольшие значения этого параметра имеют место в ЭЧ-6 (15 дефектов на одну ТП) и ЭЧ-1 (12 дефектов на одну ТП).

3.1 Анализ результатов тепловизионного контроля силовых трансформаторов

а) Радиаторы

Неисправностями радиаторов, в значительной мере влияющих на тепловое состояние трансформатора могут являться:

- дефекты плоских кранов, связанное с выжиманием внутрь резиновых прокладок, что не обеспечивает полное открытие крана, увеличивает гидравлическое сопротивление потоку масла и ухудшает теплоотдачу радиатора;

- наличие воздушной "подушки" в коллекторе радиатора;

- закупорка внутренней полости трубы радиатора, нарушение ее целости, загрязнение поверхностей труб или их межтрубного пространства.

При тепловизионном контроле радиаторов проводится анализ распределения температуры по высоте труб радиатора, по отдельным трубам, равномерности нагрева коллектора, температуры нагрева узлов соединения радиаторов с баком трансформатора.

Локальные перепады температуры в коллекторе могут быть обусловлены наличием в нем воздушной подушки.

При не полностью открытом плоском кране температуры на поверхности труб радиатора будут понижены по сравнению с таковыми на других радиаторах. Чрезмерное охлаждение вентиляторами нижних частей радиатора может привести к увеличению вязкости масла на входе в охлаждающие каналы обмоток и ухудшению условий их охлаждения. У многоходовых радиаторов желательно оценивать характер изменения температуры по поверхности труб по ходу движения масла.

б) Маслонасосы

Наиболее частыми причинами поваленного нагрева маслонасоса могут являться витковые замыкания в обмотке электродвигателя, дефекты подшипников, задевание рабочего колеса насоса за корпус последнего и т.п. Общий повышенный нагрев корпуса маслонасоса может быть связан с неэффективной работой охладителя за счет ограниченного теплосъема с его поверхности. Оценка состояния маслонасосов осуществляется путем сравнительного анализа значений измеренных температур на корпусе маслонасоса и поверхности маслопроводов с привязкой их к режиму работы трансформатора и внешним температурным воздействиям.

В отдельных случаях для углубленного анализа состояния работающего маслонасоса полезно знать его ток потребления, осуществлять акустические измерения на его корпусе с помощью ультразвукового дефектоскопа.

в) Вентиляторы

Локальные нагревы электродвигателей вентиляторов могут быть обусловлены дефектами подшипников, температура нагрева которых не должна превышать 80°С или витковыми замыканиями в обмотках.

Повышенные (по сравнению с другими электродвигателями) нагревы электродвигателя могут быть связаны работой его с перегрузкой в результате чрезмерного угла атаки крыльчатки, большим аэродинамическим сопротивлением входа воздуха в охладитель, забор воздуха из невентилируемой зоны, подверженной постороннему тепловому воздействию и тому подобное.

В сомнительных случаях, в качестве дополнительных критериев рекомендуется проверять зазор между крыльчатками вентиляторов и диффузорами по всему периметру, который должен быть равномерным и не превышать 1,5% диаметра рабочего колеса. Вибрация электродвигателя, измеренная в трех точках не должна превышать 0,06 мм. В противном случае рекомендуется проверить биение крыльчаток в осевом направлении. Если позволяет конструкция охладителя, может быть осуществлено измерение разности температур воздуха на входе и выходе вентиляторов охладителей и проведен их сравнительный анализ.

г) Охладители

Применительно к системам охлаждения трансформаторов различают проверку работоспособности охладителей и оценку их эффективности. Работоспособность систем охлаждения с помощью тепловизора может определяться как no-узловой проверкой отдельных элементов (маслонасосы, вентиляторы, радиаторы), так и системы в целом и производится при нагрузке определяемой режимом работы трансформатора на период его тепловизионного обследования.

Для проверки работоспособности охладителей определяется с помощью тепловизора температура масла на входе и выходе из охладителей (на поверхностях труб примыкающих к стенке бака трансформатора). По результатам измерений, определяется значение ?Тохл (разница температуры масла на входе и выходе из охладителя) для каждого из охладителей и осуществляется их сравнительный анализ.

Оценка эффективности работы охладителей требует сопоставления измеренных значений ?Тохл с расчетными параметрами, заложенными заводом в процессе проектирования трансформатора.

д) Поверхности бака трансформатора

Сроки проведения тепловизионного обследования баков трансформаторов регламентированы Объемами и Нормами испытаний электрооборудования, но могут быть существенно сокращены при получении неудовлетворительных результатов при измерении тока и потерь холостого хода, напряжения короткого замыкания, выявления аномальных нагревов стенок бака или болтов крепления разъема колокола и тому подобное.

Если перед проведением тепловизионного обследования, трансформатор работал с малой нагрузкой, он должен быть предварительно нагрет до температуры верхних слоев масла 50-60 °С, что необходимо для снятия изоляционных характеристик. Нагрев трансформатора достигается за счет временного отключения вентиляторов дутья при работающих насосах циркуляции масла. При тепловизионном обследовании проверяются:

- равномерность распределения температуры по поверхности бака как со стороны обмотки ВН, так и НН;

- работоспособность охладителей, путем измерения температур на входе и выходе масла;

- фиксируются возможные очаги аномальных нагревов: на поддоне, в разъеме колокола, в местах установки адаптеров вводов, разъемов люков, маслонасосах, вентиляторов;

- сопоставляются значения температур верхних слоев масла, измеренных термосигнализатором и тепловизором;

- сопоставляются уровни масла в маслорасширителе с уровнем масла во вводах;

- по возможности проверяется распределение температуры вдоль маслопроводов, соединяющих бак трансформатора с маслорасширителем (наличие протока масла через газовое реле, отсечный клапан).

По выявленным тепловым аномалиям, проводится анализ возможных причин их вызывающих и намечается объем дополнительных проверок и измерений. Желательно всю информацию о результатах тепловизионного обследования и иных испытаниях, а также результаты осмотра, выявленные неисправности и эксплуатационные данные закладывать в компьютерный банк данных по каждому из исполнений трансформаторов.

4. Применение экспертных систем для обработки результатов диагностирования силовых трансформаторов

4.1 Основные понятия и определения

4.1.1 Назначения и основные свойства экспертных систем

В системах искусственного интеллекта и в экспертных системах, в частности, решаются, как правило, неформализованные задачи, то есть ЭС и системы ИИ не отвергают и не заменяют традиционного подхода к разработке программ, ориентированного на решение формализованных задач (например, проблем обработки данных, проектирования или научных расчетов). Просто вместо последовательного программирования с заранее создаваемыми программами (процедурное программирование) искусственный интеллект предполагает динамическое формирование программы из накопленных в памяти компьютера фактов, навыков и правил, которые машина применяет в конкретной ситуации.

ЭС используются для решения так называемых неформализованных задач, общим для которых является то, что:

1) задачи не могут быть заданы в числовой форме;

2) цели нельзя выразить в терминах точно определённой целевой функции;

3) не существует алгоритмического решения задачи;

4) если алгоритмическое решение есть, то его нельзя использовать из-за

ограниченности ресурсов (время, память).

Неформализованные задачи обычно обладают следующими характеристиками:

1) ошибочность, неоднозначность, неполнота и противоречивость исходных данных;

2) ошибочность, неоднозначность, неполнота и противоречивость знаний о проблемной области Проблемная область - предметная область и решаемые в ней задачи. Термин используется в случаях, когда необходимо подчеркнуть, что речь идет не только об описании фактов в области экспертизы, но и о задачах, решаемых в этой области. и о решаемой задаче;

3) большая размерность пространства решения, то есть перебор при поиске решения весьма велик;

4) динамически изменяющиеся данные и знания.

Большой интерес к экспертным системам вызван, по крайней мере, тремя причинами:

1) они ориентированы на решение большого круга задач в неформализованных областях, то есть на приложения, которые до недавнего времени считались мало доступными для вычислительной техники;

2) экспертные системы предназначены для работы специалистов, не имеющих навыков программирования, что дает возможность резко расширить сферу использования вычислительной техники;

3) экспертные системы решают практические задачи, получая при этом результаты, сравнимые с результатами, которые получил бы человек-эксперт.

На рисунке 25 отражено положение, которое экспертные системы занимают среди систем искусственного интеллекта.

Программы искусственного интеллекта - демонстрируют интеллектуальное поведение умелым применением эвристик.

Системы, основанные на знаниях - делают знания предметной области явными и отделяют их от остальной части системы.

Экспертная система - это программное средство, использующее экспертные знания для обеспечения высокоэффективного решения неформализованных задач в узкой предметной области. Основу ЭС составляет база знаний (БЗ) о предметной области, которая накапливается в процессе построения и эксплуатации ЭС. Накопление и организация знаний - важнейшее свойство всех ЭС.



Рисунок 25 - Место экспертных систем в программах искусственного интеллекта

Рисунок 26 - Основные свойства ЭС

Знания являются явными и доступными, что отличает ЭС от традиционных программ, и определяет их основные свойства, такие, как:

1) Применение для решения проблем высококачественного опыта, который представляет уровень мышления наиболее квалифицированных экспертов в данной области, что ведёт к решениям творческим, точным и эффективным.

2) Наличие прогностических возможностей, при которых ЭС выдаёт ответы не только для конкретной ситуации, но и показывает, как изменяются эти ответы в новых ситуациях, с возможностью подробного объяснения каким образом новая ситуация привела к изменениям.

3) Обеспечение такого нового качества, как институциональная память, за счёт входящей в состав ЭС базы знаний, которая разработана в ходе взаимодействий со специалистами организации, и представляет собой текущую политику этой группы людей. Этот набор знаний становится сводом квалифицированных мнений и постоянно обновляемым справочником наилучших стратегий и методов, используемых персоналом. Ведущие специалисты уходят, но их опыт остаётся.

4) Возможность использования ЭС для обучения и тренировки руководящих работников, обеспечивая новых служащих обширным багажом опыта и стратегий, по которым можно изучать рекомендуемую политику и методы.

4.1.2 Архитектура экспертных систем

Экспертные системы - это специфичные программы, поскольку, как правило, используют механизм автоматического рассуждения (вывода) и так называемые слабые методы, такие, как поиск или эвристика. Они существенно отличаются от точных и хорошо аргументированных алгоритмов и не похожи на математические процедуры большинства традиционных разработок.

Основой любой ЭС является совокупность знаний, структурированная в целях упрощения процесса принятия решения. Для специалистов в области искусственного интеллекта термин знания означает информацию, которая необходима программе, чтобы она вела себя "интеллектуально". Эта информация принимает форму фактов и правил. Факты и правила в ЭС не всегда либо истинны, либо ложные. Иногда существует некоторая степень неуверенности в достоверности факта или точности правила. Если это сомнение выражено явно, то оно называется "коэффициентом доверия".

Коэффициент доверия -- это число, которое означает вероятность или степень уверенности, с которой можно считать данный факт или правило достоверным или справедливым.

ЭС используют эвристики, так как задачи, которые она решает, трудны, не до конца понятны, не поддаются строгому математическому анализу или алгоритмическому решению. Алгоритмический метод гарантирует корректное или оптимальное решение задачи, тогда как эвристический метод даёт приемлемое решение в большинстве случаев.

Знания в ЭС организованы так, чтобы знания о предметной области отделить от других типов знаний системы, таких как общие знания, о том, как решать задачи или знание о том, как взаимодействовать с пользователем. Выделенные знания о предметной области называются базой знаний, тогда как общие знания о нахождении решений задач называются механизмом вывода. Программные средства, которые работают со знаниями, организованными таким образом, называются системами, основанными на знаниях.

Граница между программами ИИ и экспертными системами не так уж четко ограничена.

Экспертные системы - это программы, которые при решении задач, трудных для человека-эксперта, получают результаты, не уступающие по качеству и эффективности решениям, получаемым экспертом.

Как правило, современная экспертная система содержит следующие компоненты (Рисунок 27):

1) подсистему приобретения знаний;

2) базу знаний;

3) механизм вывода;

4) рабочую память;

5) интерфейс пользователя;

6) подсистему объяснения;

7) подсистему совершенствования вывода.



Рисунок 27 - Архитектура экспертной системы

Среда разработки используется создателями ЭС для введения и представления экспертных знаний, а среда консультации доступна пользователям (не экспертам) для получения экспертных знаний и советов.

Приобретение знаний - это сбор, передача и преобразование опыта решения проблем из некоторых источников знаний в компьютерные программы при их создании или расширении (потенциальные источники знаний - люди-эксперты, учебники, базы данных, исследовательские отчеты, собственный опыт пользователей).

База знаний содержит два основных элемента - факты (данные) из предметной области и специальные эвристики или правила, которые управляют использованием фактов при решении проблем.

Механизм вывода - управляющая структура ЭС. Известна также как интерпретатор правил (в ЭС, основанных на правилах). Это компьютерная программа, управляющая использованием системных знаний посредством формирования и организации последовательности шагов, предпринимаемых для решения проблемы (так называемой “повестки”).

Составляющие механизма вывода:

1) интерпретатор (обычно интерпретатор правил) выполняет выбранную повестку, применяя соответствующие правила из базы знаний;

2) планировщик управляет процессом выполнения повестки, оценивая эффект применения различных правил с точки зрения приоритетов или других критериев.

Рабочая память служит для хранения данных, полученных от пользователя, и промежуточных данных, выведенных в ходе работы системы.

Интерфейс пользователя. Экспертные системы содержат лингвистический процессор для дружественного, проблемно-ориентированного общения между пользователем и компьютером (лингвистический процессор преобразует входные данные, представленные на ограниченном естественном языке - русском, английском - в представление на внутреннем языке системы и обратно - сообщения системы на внутреннем языке в сообщения на ограниченном естественном). Общение это может сопровождаться графикой и многооконным меню.

Подсистема объяснения сообщает, почему и как программа вывода обрабатывает тот или иной символ. Обычно объяснительный блок сообщает следующее: как правила используют информацию пользователя, почему использовались (не использовались) данные правила, какие были сделаны выводы.

Совершенствование вывода. Люди-эксперты могут анализировать свою собственную работу, опыт, знания и улучшать их. Аналогичная способность необходима и для ЭС, чтобы она была способна анализировать причины своего успеха или неудачи. Это приведет к улучшению представления знаний в базе знаний и совершенствованию логического вывода.

В процессе решения задачи ЭС запрашивает у пользователя факты, касающиеся конкретной ситуации (проблемы). Получив ответы, ЭС пытается вывести заключение (рекомендацию). Эта попытка выполняется механизмом вывода, решающим, какая стратегия эвристического поиска должна быть использована применительно к данной проблеме. Пользователь может запросить объяснение поведения ЭС и объяснение ее заключений. Качество вывода определяется методом, выбранным для представления знаний, объемом базы знаний и мощностью механизма вывода.

Экспертная система, из которой удалена база знаний, называется оболочкой. Первые инструментальные системы для создания ЭС и были получены из готовых ЭС путем удаления предметных знаний (например, emycin из mycin, kas из prospector). С помощью оболочки можно быстрее создать ЭС, чем “с нуля”, но за легкость эту приходится расплачиваться сужением предметной области. Если ЭС mycin используется для диагностики заболеваний крови, то с помощью emycin (скелетного языка, оболочки mycin) можно создать диагностическую систему для других целей, но вряд ли - ЭС, анализирующую состояние рынка ценных бумаг.

Однако существует более высокий класс приложений, где требуется учитывать динамику изменения окружающего мира за время исполнения приложения. Такие экспертные системы получили название динамических ЭС и их обобщённая структура будет иметь вид, приведённый на рисунке 28.

По сравнению со статической ЭС в динамическую вводится ещё два компонента:

1) подсистема моделирования внешнего мира;

2) подсистема сопряжения с внешним миром.



Рисунок 28 - Архитектура динамической экспертной системы

Динамические ЭС осуществляет связи с внешним миром через систему контроллеров и датчиков. Кроме того компоненты БЗ и механизма вывода существенно изменяются, чтобы отразить временную логику происходящих в реальном мире событий.

К разряду таких динамических сред разработки ЭС относится семейство программных продуктов фирмы Gensym Corp. (США). Один из таких продуктов система G2 - базовый программный продукт, представляющий собой графическую, объектно-ориентированную среду для построения и сопровождения экспертных систем реального времени, предназначенных для мониторинга, диагностики, оптимизации, планирования и управления динамическим процессом.

4.1.3 Состав и взаимодействие участников построения и эксплуатации экспертных систем

К числу основных участников следует отнести саму экспертную систему, экспертов, инженеров знаний, средства построения ЭС и пользователей. Их основные роли и взаимоотношение приведены на рисунке 29.



Рисунок 29 - Взаимосвязи основных участников построения и эксплуатации экспертных систем

Экспертная система -- это программное средство, использующее знания экспертов, для высокоэффективного решения задач в интересующей пользователя предметной области. Она называется системой, а не просто программой, так как содержит базу знаний, решатель проблемы и компоненту поддержки. Последняя из них помогает пользователю взаимодействовать с основной программой.

Эксперт -- это человек, способный ясно выражать свои мысли и пользующийся репутацией специалиста, умеющего находить правильные решения проблем в конкретной предметной области. Эксперт использует свои приёмы и ухищрения, чтобы сделать поиск решения более эффективным, и ЭС моделирует все его стратегии.

Инженер знаний -- человек, как правило, имеющий познания в информатике и искусственном интеллекте и знающий, как надо строить ЭС. Инженер знаний опрашивает экспертов, организует знания, решает, каким образом они должны быть представлены в ЭС, и может помочь программисту в написании программ.

Средство построения ЭС -- это программное средство, используемое инженером знаний или программистом для построения ЭС. Этот инструмент отличается от обычных языков программирования тем, что обеспечивает удобные способы представления сложных высокоуровневых понятий.

Пользователь -- это человек, который использует уже построенную ЭС. создатель инструмента, отлаживающий средство построения ЭС;

Важно различать инструмент, который используется для построения ЭС, и саму ЭС. Инструмент построения ЭС включает как язык, используемый для доступа к знаниям, содержащимся в системе, и их представления, так и поддерживающие средства - программы, которые помогают пользователям взаимодействовать с компонентой экспертной системы, решающей проблему.

4.1.4 Преимущества использования экспертных систем

Преимуществами и положительными качествами искусственной компетенции являются:

1) Её постоянство. Человеческая компетенция ослабевает со временем. Перерыв в деятельности человека-эксперта может серьёзно отразиться на его профессиональных качествах.

2) Лёгкость передачи или воспроизведения. Передача знаний от одного человека другому -- долгий и дорогой процесс. Передача искусственной информации -- это простой процесс копирования программы или файла данных.

3) Устойчивость и воспроизводимость результатов. Эксперт-человек может принимать в тождественных ситуациях разные решения из-за эмоциональных факторов. Результаты ЭС -- стабильны.

4) Стоимость. Эксперты, особенно высококвалифицированные обходятся очень дорого. ЭС, наоборот, сравнительно недороги. Их разработка дорога, но они дёшевы в эксплуатации.

Вместе с тем разработка ЭС не позволяет полностью отказаться от эксперта-человека. Хотя ЭС хорошо справляется со своей работой, тем не менее, в определённых областях человеческая компетенция явно превосходит искусственную. Однако и в этих случаях ЭС может позволить отказаться от услуг высококвалифицированного эксперта, оставив эксперта средней квалификации, используя при этом ЭС для усиления и расширения его профессиональных возможностей.

4.1.5 Основные режимы работы экспертных систем

В работе ЭС можно выделить два основных режима: режим приобретения знаний и режим решения задачи (режим консультации или режим использования). В режиме приобретения знаний общение с ЭС осуществляет эксперт (при помощи инженера знаний).

Используя компонент приобретения знаний, эксперт описывает проблемную область в виде совокупности фактов и правил. Другими словами, "наполняет" ЭС знаниями, которые позволяют ей самостоятельно решать задачи из проблемной области.

Этому режиму при традиционном подходе к программированию соответствуют этапы: алгоритмизации, программирования и отладки, выполняемые программистом. Таким образом, в отличие от традиционного подхода в случае ЭС разработку программ осуществляет не программист, а эксперт, не владеющий программированием.

В режиме консультаций общение с ЭС осуществляет конечный пользователь, которого интересует результат и (или) способ его получения. Необходимо отметить, что в зависимости от назначения ЭС пользователь может:

1) не быть специалистом в данной предметной области, и в этом случае он обращается к ЭС за результатом, который не умеет получить сам;

2) быть специалистом, и в этом случае он обращается к ЭС с целью ускорения получения результата, возлагая на ЭС рутинную работу.

Следует отметить, что в отличие от традиционных программ ЭС при решении задачи не только исполняют предписанную алгоритмом последовательность операций, но и сама предварительно формирует её.

Хорошо построенная ЭС имеет возможность самообучаться на решаемых задачах, пополняя автоматически свою БЗ результатами полученных выводов и решений.

4.1.6 Отличие экспертных систем от традиционных программ

Особенности ЭС, отличающие их от обычных программ, заключаются в том, что они должны обладать:

1) Компетентностью, а именно:

а) Достигать экспертного уровня решений (то есть в конкретной предметной области иметь тот же уровень профессионализма, что и эксперты-люди);

б) Быть умелой (то есть применять знания эффективно и быстро, избегая, как и люди, ненужных вычислений);

в) Иметь адекватную робастность (то есть способность лишь постепенно снижать качество работы по мере приближения к границам диапазона компетентности или допустимой надёжности данных).

2) Возможностью к символьным рассуждениям, а именно:

а) Представлять знания в символьном виде;

б) Переформулировать символьные знания. На жаргоне искусственного интеллекта символ -- это строка знаков, соответствующая содержанию некоторого понятия. Символы объединяют, чтобы выразить отношения между ними. Когда отношения представлены в ЭС они называются символьными структурами.

3) Глубиной, а именно:

а) Работать в предметной области, содержащей трудные задачи;

б) Использовать сложные правила (то есть использовать либо сложные конструкции правил, либо большое их количество).

4) Самосознанием, а именно:

а) Исследовать свои рассуждения (то есть проверять их правильность);

б) Объяснять свои действия.

Существует ещё одно важное отличие ЭС. Если обычные программы разрабатываются так, чтобы каждый раз порождать правильный результат, то ЭС разработаны с тем, чтобы вести себя как эксперты. Они, как правило, дают правильные ответы, но иногда, как и люди, способны ошибаться.

Традиционные программы для решения сложных задач, тоже могут делать ошибки. Но их очень трудно исправить, поскольку алгоритмы, лежащие в их основе, явно в них не сформулированы. Следовательно, ошибки нелегко найти и исправить. ЭС, подобно людям, имеют потенциальную возможность учиться на своих ошибках.

4.1.7 Технология разработки экспертных систем

Технология их разработки ЭС, включает в себя шесть этапов (Рисунок 30): этапы идентификации, концептуализации, формализации, выполнения, тестирования, опытной эксплуатации. Рассмотрим более подробно последовательности действий, которые необходимо выполнить на каждом из этапов.

Рисунок 30 - Технология разработки экспертных систем

На этапе идентификации необходимо выполнить следующие действия:

а) определить задачи, подлежащие решению и цели разработки;

б) определить экспертов и тип пользователей.

На этапе концептуализации:

а) проводится содержательный анализ предметной области;

б) выделяются основные понятия и их взаимосвязи;

в) определяются методы решения задач.

На этапе формализации:

а) выбираются программные средства разработки ЭС;

б) определяются способы представления всех видов знаний;

в) формализуются основные понятия.

На этапе выполнения (наиболее важном и трудоёмком) осуществляется наполнение экспертом БЗ, при котором процесс приобретения знаний разделяют:

а) на "извлечение" знаний из эксперта;

б) на организацию знаний, обеспечивающую эффективную работу ЭС;

в) на представление знаний в виде, понятном для ЭС.

Процесс приобретения знаний осуществляется инженером по знаниям на основе деятельности эксперта.

На этапе тестирования эксперт и инженер по знаниям с использованием диалоговых и объяснительных средств проверяют компетентность ЭС. Процесс тестирования продолжается до тех пор, пока эксперт не решит, что система достигла требуемого уровня компетентности.

На этапе опытной эксплуатации проверяется пригодность ЭС для конечных пользователей. По результатам этого этапа возможна существенная модернизация ЭС.

Процесс создания ЭС не сводится к строгой последовательности этих этапов, так как в ходе разработки приходится неоднократно возвращаться на более ранние этапы и пересматривать принятые там решения.

4.2 Представление знаний в экспертных системах

При построении ЭС с особой остротой встал вопрос о том, какие знания должны быть в них представлены и в какой форме. Структура знаний зависит от сферы их использования и может быть довольно сложной. Существуют несколько моделей представления знаний, из которых мы выделим четыре: логические исчисления, фреймы, семантические сети и продукционные системы.

4.2.1 Логические исчисления

В основе логических моделей [18] лежит понятие формальной теории, задаваемой четверкой: S=< B, F, A, R>.

Здесь B - счетное множество базовых символов (алфавит теории S). Конечные последовательности базовых символов называются выражениями теории S.

F - подмножество выражений теории S, называемых формулами теории. Обычно имеется эффективная процедура построения выражений, являющихся формулами. Можно эту процедуру рассматривать как множество синтаксических правил, позволяющих строить из B синтаксически правильные выражения, то есть формулы.

A - выделенное множество формул, называемых аксиомами теории S, то есть множество априорно истинных формул.

R - конечное множество отношений между формулами, называемых правилами вывода. Для каждого существует целое положительное число j такое, что для каждого множества, состоящего из j формул, и для каждой формулы f эффективно решается вопрос о том, находятся ли данные j формул в отношении с формулой f. Если отношение выполняется, то f называется непосредственным следствием данных формул по правилу .

Следствием (выводом) формулы в теории S называется всякая последовательность формул такая, что для любого i формула есть либо аксиома теории S, либо непосредственное следствие каких-либо предыдущих формул по одному из правил вывода. Правила вывода позволяют расширять множество формул, которые считаются истинными в рамках данной теории. Формальная теория называется разрешимой, если существует единая эффективная процедура, позволяющая узнать для любой данной формулы, существует ли ее вывод в S.

Формальная система S называется непротиворечивой, если не существует формулы A такой, что A и выводимы в S.

Наиболее распространенной формальной системой, используемой для представления знаний, является исчисление предикатов.

Алфавит исчисления предикатов состоит из следующего набора символов:

1) знаков пунктуации {(,).};

2) пропозициональных связок {};

3) знаков кванторов {};

4) символов переменных , k=1,2,...;

5) n-местных функциональных букв: ( называют константными буквами);

6) n-местных предикатных букв (символов):

В дальнейшем в примерах для упрощения будем вместо писать u, v, x, y, z...;

вместо - a,b,c,d...; вместо - f,g,h,...; а вместо - P, Q, R, S, T, V, W....

Из символов алфавита можно строить различные выражения. Выделяют термы, элементарные формулы (атомы) и правильно построенные формулы (или просто формулы).

Всякий символ переменной или константной формулы есть терм. Если - термы, то и является термом.

Если - предикатная буква, а - термы, то и - элементарная формула (атом). Атом является правильно построенной формулой. Если A и B - правильно построенные формулы, то есть правильно построенные формулы. Если A - правильно построенная формула и x - переменная в A, то и - правильно построенные формулы.

Выражение является правильно построенной формулой, только если оно получено с соблюдением перечисленных выше правил.

В выражениях и называются областью действия квантора всеобщности (общности) и квантора существования соответственно. При этом переменная x называется связанной, если она находится в области действия квантора, примененного к этой переменной. Переменная свободна, если она не связана. Примером формулы является следующее выражение: . В этой формуле переменная x связана, а переменная y свободна. Формула называется замкнутой, если она не содержит свободных переменных.

Для того, чтобы придать формуле содержание, ее интерпретируют как утверждение, касающееся рассматриваемой предметной области. Под интерпретацией понимают всякую систему, состоящую из непустого множества D, называемого областью интерпретации, и какого-либо соответствия, относящего каждой предикатной буквенекоторое n-местное отношение в D, а каждой функциональной букве - некоторую n-местную функцию, отображающую , и каждой константной букве - некоторый элемент из D. При заданной интерпретации переменные мыслятся пробегающими область D этой интерпретации. При заданной интерпретации всякой элементарной формуле приписывается значение “истинно” (И) или “ложно” (Л).

Приписывание значения элементарной формуле осуществляется по следующему правилу: если термы предикатной буквы соответствуют элементам из D, удовлетворяющим отношению, определяемому данной интерпретацией, то значением элементарной формулы будет истина, в противном случае - ложь.

Значение неэлементарной формулы можно вычислить рекуррентно, исходя из значений составляющих ее формул. При этом, если A и B - формулы, то значения формул определяются по таблице истинности:

_____________________________________________________________

A B

_____________________________________________________________

И И Л И И И

Л И И И Л И

И Л Л И Л Л

Л Л И Л Л И

_____________________________________________________________

Формула обозначает утверждение: “для любого значения x из области D значение формулы A истинно (выполнено)”, а формула обозначает утверждение: “существует такое значение x из области D, что значение формулы A истинно (выполнено)”. Приведенные выше утверждения могут быть как истинны, так и ложны. В случае конечных областей значения истинность таких формул можно установить с помощью таблиц истинности. Очевидно, что некоторые формулы могут быть истинными или ложными в зависимости от выбранной интерпретации.

Формула A называется выполнимой тогда и только тогда, когда существует интерпретация I такая, что A принимает значение И в I. Если формула A принимает значение И в интерпретации I, то говорят, что I удовлетворяет формуле A.

Если некоторая формула A принимает значение И при всех интерпретациях, то ее называют общезначимой. Так, например, формула истинна при любой интерпретации (это можно установить по таблице истинности), и, следовательно, эта формула общезначима.

Формула A называется невыполнимой, если при всех интерпретациях она принимает значение Л.

Формула A логически следует из формул тогда и только тогда, когда всякая интерпретация I, удовлетворяющая , удовлетворяет также и A. Формулы называют посылками, а A - заключением логического следования и обозначают .

Справедлива теорема (теорема дедукции): “Пусть даны формулы и формула A. Формула A является логическим следствием тогда и только тогда, когда формула общезначима, т.е. ”.

Задачей доказательства теоремы называют выяснение вопроса логического следования некоторой формулы A из заданного множества формул,, что равносильно доказательству общезначимости формулы или невыполнимости формулы .

Для исчисления предикатов первого порядка не существует общего метода установления общезначимости любых формул, т.е. исчисление предикатов первого порядка является неразрешимым. Однако, если некоторая формула исчисления предикатов общезначима, то существует процедура для проверки ее общезначимости, т.е. исчисление предикатов можно назвать полуразрешимым.

Логические исчисления в большинстве случаев ограничиваются исчислениями предикатов первого порядка. В простейшем случае запись факта имеет вид P(x,y,z,...), где P - отношение, а x,y,z,... - объекты, на которых оно задано. Логические модели представления фактов с помощью предикатов носят название атомарных формул. Кроме них, выделяются правильно построенные логические формулы, включающие кванторы существования и общности (всеобщности).

Приведенные ниже примеры являются логическими моделями представления фактов с помощью предикатов.

Два варианта записи факта: “Михаил дал книгу Владимиру” в виде формулы исчисления предикатов:

ДАТЬ (МИХАИЛ, ВЛАДИМИРУ, КНИГУ );

(ЭЛЕМЕНТ(x, СОБЫТИЕ - ДАТЬ) ИСТОЧНИК(x, МИХАИЛ) АДРЕСАТ(x, ВЛАДИМИР) ОБЪЕКТ(x, КНИГА).

Положительными сторонами логических моделей являются единственность теоретического обоснования и возможность реализации системы формально точных определений и выводов. Представление знаний в виде формул исчисления предикатов позволяет применить к ним формальные методы вывода. В частности, может быть использован метод резолюций, применяемый в системах автоматического доказательства, обучения и автоматического синтеза программ. Кроме того, логическая модель представления знаний поддерживается языком логического программирования Пролог, что делает естественной ее практическую реализацию.

Однако действительность не укладывается в рамки классической логики. Приходится изобретать новые логики или модернизировать старые, чтобы включить в них временные, модальные и иные категории. Но для этих логик не существует автоматических систем вывода. Так называемая “человеческая логика”, применяемая при работе с неструктурированными знаниями, - это интеллектуальная модель с нечеткой структурой, и в этом ее отличие от старой логики. Таким образом, логики, адекватно отражающей человеческое мнение, к настоящему времени еще не создано.

К недостаткам логического представления знаний можно отнести и сложность создания подсистемы объяснения - важной части экспертной системы.

4.2.2 Фреймовая модель

В области искусственного интеллекта термин фрейм относится к специальному методу представления общих концепций и ситуаций. Марвин Минский, предложивший идею фреймов, описывает его следующим образом:

“Фрейм - это структура данных, представляющая стереотипную ситуацию, вроде нахождения внутри некоторого рода жилой комнаты, или сбора на вечеринку по поводу дня рождения ребенка. К каждому фрейму присоединяется несколько видов информации. Часть этой информации - о том, как использовать фрейм. Часть о том, чего можно ожидать далее. Часть о том, что следует делать, если эти ожидания не подтвердятся”.

Собственно структура, описывающая некоторую ситуацию, называется фреймом-прототипом. Для отображения же конкретной ситуации используются фреймы-экземпляры, у которых позиции фрейма-прототипа (слоты) заполнены конкретными значениями. С каждым слотом можно связать любое количество процедур. Чаще всего со слотами связываются следующие процедуры:

1) если - добавлено выполняется, когда новая информация помещается в слот;

2) если - удалено выполняется, когда информация удаляется из слота;

3) если - нужно выполняется, когда запрашивается информация из слота, а он пустой.

Системы, основанные на фреймах, хороши в тех предметных областях, где ожидания относительно формы и содержания данных играют важную роль (например, в таких областях, как интерпретация визуальной информации или понимание речи).

Достоинства фреймовых моделей - естественность, наглядность представления, модульность, поддержка возможности использования правил умолчания.

Основным недостатком фреймовых моделей является отсутствие механизмов управления выводом. Отчасти этот недостаток может быть устранен при помощи присоединенных процедур, однако при таком подходе затрудняется управление завершенностью и постоянством целостного образа. В частности, по этой причине существует большая опасность нарушения корректности присоединенных процедур.

4.2.3 Семантические сети

Основой модели семантической сети является формализация знаний в виде ориентированного графа с размеченными вершинами (узлами) и дугами.

Вершины могут соответствовать общим понятиям, константам, типовым переменным, событийным фреймам, фреймам-характеристикам, логическим функциям и предикатам.

Дуги представляют теоретико-множественные, логические и другие отношения. Обычно для представления иерархии используются дуги типа является и имеет часть. Такие дуги устанавливают свойство иерархии наследования в сети: элементы более низкого уровня в сети могут наследовать свойства элементов более высокого уровня. Это экономит память, поскольку информацию о сходных вершинах не нужно повторять в каждой вершине сети. Вместо этого такая информация может размещаться в одной из вершин высокого уровня иерархии.