DE4132666A1 - Learning process network for modelling entire complex processes - contains network of metacellular automata, double Pteri network, evolutionary process moudle and diverse operators. - Google Patents
Learning process network for modelling entire complex processes - contains network of metacellular automata, double Pteri network, evolutionary process moudle and diverse operators.Info
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Abstract
Description
Zur Modellierung des hydromechanischen, thermohydraulischen und energetischen Verhaltens von technischen Komponenten und Syste men von Kernkraftwerken wird ein selbstlernendes Prozeßnetz vor geschlagen. Dieses Netz besteht aus einem metazellularen Auto maten, einem zugehörigen doppelten Petri-Netz und einem Prozeß-Evolutionsmodul.For modeling the hydromechanical, thermohydraulic and energetic behavior of technical components and systems A self-learning process network is proposed for nuclear power plants beaten. This network consists of a metacellular car maten, an associated double Petri net and one Process evolution module.
Zellulare Automaten wurden erfolgreich verwendet, um hydrome chanische (1, 2) und thermohydrodynamische (3) Eigenschaften von Flüssigkeiten zu modellieren. Versuchsweise wurden Phasenüber gänge zwischen hohen und niedrigen Dichten von Medien (4) model liert. Zwei-Phasen-Übergänge Flüssigkeit/Gas wurden in (5) be trachtet in Abhängigkeit von Temperatur, Druck und Energie unter Verwendung eines zellularen Automaten, der auch Superzellen ent halten konnte.Cellular automata have been used successfully to hydrome chanic (1, 2) and thermohydrodynamic (3) properties of Model liquids. Trials were phase over corridors between high and low densities of media (4) model liert. Two-phase liquid / gas transitions were described in (5) shelters depending on temperature, pressure and energy Use of a cellular automaton, which also ent super cells could hold.
Da es notwendig erscheint, adäquate Meta-Regeln einzuführen, die bestimmend auf die Mikro-Regeln des zellularen Automaten ein wirken, wird in dieser Ausarbeitung gezeigt, wie solch ein meta zellularer Automat arbeitet zwecks Modellierung physikalischer Prozesse wie Flüssigkeits- oder Dampfströmung, Wärmetransport, Zwei-Phasen-Phänomene, Druckeffekte, usw. Since it seems necessary to introduce adequate meta rules that determining the micro-rules of the cellular automaton act, this elaboration shows how such a meta cellular automaton works for the purpose of modeling physical Processes such as liquid or vapor flow, heat transport, Two-phase phenomena, printing effects, etc.
Jede technische Komponente oder jedes technische Untersystem, die mit Medien wie Wasser, Kühlflüssigkeit oder Dampf gefüllt sind, werden modelliert mit Hilfe des ihnen zugeordneten spezifischen metazellularen Automaten, wobei noch die hardwaremäßigen Randbe dingungen oder Dimensionierungsbedingungen und die thermohydrau lischen Freiheitsgrade (z. B. im Falle des Reflux-Boiler-Condenser-Betriebes) in Betracht zu ziehen sind. Auf diese Weise modelliert das topologische Netz dieser metazellularen Automaten das Verhalten des gesamten betrachteten Systems.Any technical component or subsystem that are filled with media such as water, coolant or steam, are modeled using the specific one assigned to them metacellular automatons, whereby the hardware-related Randbe conditions or dimensioning conditions and the thermohydrau degrees of freedom (e.g. in the case of Reflux boiler condenser operation) are to be considered. Modeled this way the topological network of these metacellular automata behavior of the entire system under consideration.
Mit Hilfe verschiedener Operatoren (Eigenschaftsdetektoren, Er eignisdetektoren, Bedingungsextraktoren, Zeitmarkierungen, usw.) wird die Prozeßsprache der metazellularen Automaten übersetzt in das zugeordnete flexible Petri-Netz und dessen Sprache. Auf diese Weise wird eine abstrahierte Prozeßbeschreibung erhalten, die die Fähigkeit besitzt, Hypothese-und-Test-Operationen zu fahren, falls dies vom Prozeß-Evolutionsmodul angefordert wird.With the help of various operators (property detectors, Er event detectors, condition extractors, time markers, etc.) the process language of the metacellular automatons is translated into the assigned flexible Petri network and its language. To this In this way an abstracted process description is obtained that the Ability to drive hypothesis-and-test operations if this is requested by the process evolution module.
Dieses Petri-Netz hat ein Pendant, in welches die aktuellen Pro zeßdaten eingefüttert werden, die von Sensoren und Meldungen über Komponenten-Zustände der realen technischen Komponenten und Untersysteme herrühren. Dieses zweite (datengetriebene) Petri-Netz wird benötigt, um eine Korrelation mit dem ersten (modellgetrie benen) Petri-Netz insbesondere während des on-line-Betriebes durch führen zu können.This Petri net has a counterpart in which the current Pro zeßdaten be fed by sensors and messages about component states of the real technical components and Subsystems originate. This second (data-driven) Petri network is required to correlate with the first (model-driven benen) Petri network especially during online operation to be able to lead.
Um verschiedene und hauptsächlich neue Modellprozesse in dem metazellularen Automaten zu entwickeln, führt dieser Modul Objekt-Transformationen oder Fehler ein in den metazellularen Automaten, liest die Prozeßinformation vom modellgetriebenen Petri-Netz ab und vergleicht diese Information mit derjenigen Information, die herrührt aus dem datengetriebenen Petri-Netz Rückführung und Verbesserung von Prozeßhypothesen werden benutzt, so daß dieser Modul den aktuellen Prozeßzustand des realen Systems repräsentiert, die richtige Diagnose im Falle einer Prozeßstö rung findet, das Prozeßverhalten prognostiziert und Handlungs pläne erzeugt.To different and mainly new model processes in the This module leads to the development of metacellular automata Object transformations or errors in the metacellular Automat, reads the process information from the model-driven Petri network and compares this information with that Information that comes from the data-driven Petri network Feedback and improvement of process hypotheses are used so that this module the current process state of the real system represents the correct diagnosis in the event of a process failure finding, forecasting process behavior and action plans generated.
Darüber hinaus ist der Prozeß-Evolutionsmodul verantwortlich für das autonome Auffinden von Zielen und Unterzielen und für das Her leiten von Aufgaben und Teilaufgaben, sowohl bei normalen als auch bei anomalen Prozessen. Diese Aufgaben und Teilaufgaben werden abgedeckt mit Hilfe der erzeugten Handlungspläne.In addition, the process evolution module is responsible for the autonomous finding of goals and sub-goals and for the origin direct tasks and subtasks, both normal and in abnormal processes. These tasks and subtasks will be covered with the help of the action plans generated.
Um dieses komplizierte Schlußfolgern zu realisieren, werden effek tive Methoden wie generative Algorithmen, Heuristiken (Bilanzie rung von Masse und Energie, Ersatzprozesse, Prozeßanalogien, wan dernde Prozeßelemente, usw.), zustandsorientierte Handlungen und modellbasiertes Selbstlernen qualitativer und quantitativer physikalischer Zusammenhänge unterstützend herangezogen.To realize this complicated conclusion, effek tive methods such as generative algorithms, heuristics (balance sheet Mass and energy, replacement processes, process analogies, wan changing process elements, etc.), state-oriented actions and model-based self-learning more qualitative and quantitative physical interrelationships.
Die Erklärung von Prozeßzustand und -dynamik, Fehler- und Stö rungsdiagnosen, verwendeten Hypothesen und Schlußfolgerungs schritten muß über den Ausgang in Form von Petri-Netz-Graphen, dynamischen Kurven, numerischen Daten und Primitiv-Text abgegeben werden. The explanation of process status and dynamics, errors and faults diagnosis, hypotheses and conclusions used must step over the exit in the form of Petri net graphs, dynamic curves, numerical data and primitive text will.
(1) U. Frisch, B. Hasslacher, Y. Pomeau:
Lattice-Gas Automata for the Navier-Stokes Equation.
Phys. Rev. Lett. 56 (1986), 1505-1508
(2)S. Wolfram:
Cellular Automaton Fluids 1: Basic Theory.
J. of Statist. Physics 45 (1986), 471-525
(3) S. Chen et al.:
A Lattice Gas Model for Thermohydrodynamics.
J. of Statist. Physics 62 (1991), 1121-1171
(4) C. Appert, S. Zaleski:
Lattice Gas with Liquid-Gas Transition.
Phys. Rev. Lett. 64 (1990), 1-4
(5) D. Vetterkind:
Concept of a Cognitive-Numeric Plant and Process Modelizer.
IAEA/VTT Specialists'Meeting "Artifical Intelligence in
Nuclear Power Plants", Helsinki, 10-12 October, 1989(1) U. Frisch, B. Hasslacher, Y. Pomeau:
Lattice-Gas Automata for the Navier-Stokes Equation. Phys. Rev. Lett. 56: 1505-1508 (1986)
(2) p. Tungsten:
Cellular Automaton Fluids 1: Basic Theory. J. of Statist. Physics 45: 471-525 (1986)
(3) S. Chen et al .:
A Lattice Gas Model for Thermohydrodynamics. J. of Statist. Physics 62: 1121-1171 (1991)
(4) C. Appert, S. Zaleski:
Lattice Gas with Liquid-Gas Transition. Phys. Rev. Lett. 64: 1-4
(5) D. cousin:
Concept of a Cognitive-Numeric Plant and Process Modelizer. IAEA / VTT Specialists'Meeting "Artifical Intelligence in Nuclear Power Plants", Helsinki, October 10-12, 1989
Claims (1)
Das lerndende Prozeßnetz ist dadurch gekennzeichnet,
- 1. daß in einem metazellularen Automaten entsprechend dem hardwaremäßigen Aufbau der zu modellierenden Komponente sowie entsprechend der Medienfüllung (Flüssigkeit(en), Gas(e), Dämpfe) ein zunächst physikalisch-mikroskopisches Modell der zu modellierenden Komponente samt Medium erstellt wird
- 2. daß das in dem metazellularen Automaten erstellte Modell dynamische physikalische und technische Modellprozesse erzeugt
- 3. daß in dem nach A1 und A2 gegebenen metazellularen Automaten einerseits Mikroregeln, die vorher eingegeben wurden, benutzt werden
- 4. daß in dem nach A1 bis A3 gegebenen metazellularen Automaten andererseits auch Metaregeln benutzt werden
- 5. daß die nach A4 gegebenen Metaregeln, die vorher in grober Form eingegeben wurden, durch Betrachtungen über Scalingbedin gungen und Randbedingungen der Komponente und der (in ihr ent haltenen) Medien sowie durch Berücksichtigung von geeignet de finierten thermohydraulischen oder anderen Freiheitsgraden nun mehr so automatisch modifiziert werden, daß der gesamte meta zellulare Automat z. B. experimentelle Testergebnisse und Test prozesse hinreichend genau wiedergibt
- 6. daß die nach A3 gegebenen Mikroregeln vornehmlich die Regeln des sogenannten bekannten "Gittergases" sind
- 7. daß die nach A3 und A6 gegebenen Mikroregeln vom Betreiber des lernenden Prozeßnetzes, in geänderter Form neu eingegeben, flexibel geändert werden können
- 8. daß nach Maßgabe der Zusammenschaltung von bestimmten realen technischen Komponenten, die zusammen so ein Untersystem oder ein System ergeben, nunmehr durch gleichartige Zusammenschaltung der metazellularen Automaten (je ein spezieller metazellularer Automat entspricht hierbei je (einer speziellen Komponente) sich ein Prozeßmodell eben desselben Untersystems oder Systems ergeben
- 9. daß diese Zusammenschaltung nach A8 von metazellularen Automaten ein Netz metazellularer Automaten darstellt, mit Hilfe dessen durch Anwendung geeigneter Detektions- oder Extraktions operatoren die Prozeßeigenschaften der in diesem Netz modellier ten Prozesse abgelesen werden können
- 10. daß das nach A8 und A9 gekennzeichnete Netz metazellularer Automaten mit Hilfe von objektverändernden oder -transformierenden Operatoren und/oder mit Hilfe eines Fehlergenerators verändert werden kann, so daß in dem so flexibel geänderten Netz meta zellularer Automaten nunmehr veränderte Prozesse ablaufen (an dere Betriebseigenschaften, Prozeßstörungen) oder daß gewünschte Prozeßabläufe erst im geänderten Netz ablaufen können
- 11. daß die im nach A8 bis A10 gekennzeichneten Netz metazellu larer Automaten ablaufenden Prozeßereignisse und (Prozeß-) Bedin gungen durch geeignete Ereignisdetektoren und Bedingungsextrak toren (d. h. durch geeignete Operatoren) zusätzlich bezüglich Ereig nissen und (Prozeß-)Bedingungen transparent werden
- 12. daß mit Hilfe der nach A9 und A11 auf das Netz der metazellu laren Automaten wirkenden Operatoren nunmehr ihre Informationen über Prozeßeigenschaften, Hardware- und Medieneigenschaften, Prozeßereignisse und (Prozeß-)Bedingungen weitergegeben werden an ein modell-getriebenes Petri-Netz, so daß dieses Petri-Netz die in dem Netz der metazellularen Automaten ablaufenden Prozesse, Ereignisse und Bedingungen zeitsynchron dienen zur Erstellung sowie zu Ergänzung und ggf. Änderung des modellgetriebenen Petri-Netzes
- 13. daß entsprechend A8 bis A12 auch im einzelnen (oder wenigen) zellularen Automaten, also nicht im gesamten Netz, isolierte Zu griffe der nach A10 bis A11 genannten Operatoren geschehen können, worüber die zugehörigen Informationen ebenfalls zur Ver arbeitung im nach A12 genannten modell-getriebenen Petri-Netz verwendet werden können
- 14. daß nach Eingang aktueller Prozeßdaten (Sensordaten, Daten über Komponentenzustände und Schalthandlungen) des realen techni schen Subsystems oder Systems diese Daten gefiltert werden und zum Aufbau eines daten-getriebenen Petri-Netzes dienen sowie zur aktuellen Vervollständigung oder Änderung des daten-getriebenen Petri-Netzes
- 15. daß mit Hilfe eines evolutionären Prozeßmoduls ein (aktueller) Vergleich der sowohl im modell-getriebenen Petri-Netz als auch der im daten-getriebenen Petri-Netz ablaufenden Prozesse durchgeführt wird
- 16. daß ein evolutionärer Prozeßmodul außer der in A15 angegebenen Funktion noch außerdem die metazellularen Automaten über Operato ren (nach A10) objektverändernde oder objekttransformierende Operatoren; Fehlergenerator-zugehörige Operatoren) getriggert än dert
- 17. daß der evolutionäre Prozeßmodul (A15, A16) sich geeignete Informationen von beiden Petri-Netzen beschafft
- 18. daß der evolutionäre Prozeßmodul (A15 bis A17) selbständig Hypothesen auf den beiden Petri-Netzen und auf dem Netz der metazellularen Automaten bildet und diese Hypothesen anschließend testet
- 19. daß der evolutionäre Prozeßmodul (A15 bis A18) mit Hilfe der genannten beiden Petri-Netze und genannten Operatoren selbst ständig Ziele, Unterziele, Aufgaben, Unteraufgaben und durchzufüh rende Aktionen findet sowie Status des Modellprozesses und realen Prozesses sowie Prozeßdiagnosen und -prognosen gibt
- 20. daß der evolutionäre Prozeßmodul (A15 bis A19) Pläne von Aktionen erstellt, mit Hilfe dieser benannten Aktionen werden dann die Komponenten des metazellularen Automaten-Netzes ange steuert bzw. Empfehlungen in den Ausgang gegeben, nach denen die Komponenten des realen Subsystems oder Systems vom Operateur anzu steuern sind
- 21. daß der evolutionäre Prozeßmodul (A15 bis A20) derartige Graphen, Kurven, numerische Daten und Text ausgibt, daß im Aus gang die in den beiden Petri-Netzen enthaltenen (Prozeß-)Infor mationen sowie die Informationen des im Modell im Netz der meta zellularen Automaten ablaufenden Prozesse wiederzufinden sind bei Bedarf
- 22. daß die vom evolutionären Prozeßmodul (A15 bis A21) erstell ten Befunde über Prozeßstatus (Modellprozeß-und/oder Realpro zeß-Status) Fehler- und Prozeßdiagnosen, Prozeßprognosen und Empfehlungen von Gegenmaßnahmen (gegen Prozeßstörungen) oder von Maßnahmen zur Störungsbegrenzung enthalten sind
The learning process network is characterized by
- 1. that in a metacellular machine according to the hardware structure of the component to be modeled and according to the media filling (liquid (s), gas (s), vapors) an initially physical-microscopic model of the component to be modeled including the medium is created
- 2. that the model created in the metacellular automaton generates dynamic physical and technical model processes
- 3. that, in the metacellular automaton given according to A1 and A2, on the one hand, micro rules that were previously entered are used
- 4. that meta rules are also used in the metacellular automaton given to A1 to A3
- 5. that the meta rules given according to A4, which were previously entered in rough form, by considerations about scaling conditions and boundary conditions of the component and the (contained in it) media and by taking into account suitably defined thermohydraulic or other degrees of freedom now more automatically be modified that the entire meta cellular automaton z. B. reproduces experimental test results and test processes with sufficient accuracy
- 6. that the micro rules given in A3 are primarily the rules of the so-called known "lattice gas"
- 7. that the micro rules given in A3 and A6 can be flexibly changed by the operator of the learning process network, newly entered in changed form
- 8. that in accordance with the interconnection of certain real technical components that together result in such a subsystem or a system, by interconnecting the metacellular automata in the same way (each one special metacellular automaton corresponds to one process component (one special component), one process model of the same subsystem) or systems result
- 9. that this interconnection according to A8 of metacellular automata represents a network of metacellular automata, with the help of which, by using suitable detection or extraction operators, the process properties of the processes modeled in this network can be read
- 10. that the network marked according to A8 and A9 can be changed with the help of object-changing or transforming operators and / or with the help of an error generator, so that in the so flexibly changed network of meta-cellular machines now changed processes take place (different operating characteristics Process disturbances) or that desired process flows can only take place in the changed network
- 11. that the process events and (process) conditions in the network of metacellular automata identified according to A8 to A10 are additionally transparent with regard to events and (process) conditions by means of suitable event detectors and condition extractors (ie by suitable operators)
- 12. that with the help of the operators acting on the network of metacellular automatons according to A9 and A11, their information about process properties, hardware and media properties, process events and (process) conditions are now passed on to a model-driven Petri network, so that this Petri network, the processes, events and conditions running in the network of metacellular automata are used to create, supplement and, if necessary, change the model-driven Petri network
- 13. that, according to A8 to A12, isolated accesses of the operators named according to A10 to A11 can also take place in the individual (or a few) cellular automatons, that is to say not in the entire network, about which the associated information is also used for processing in the model named according to A12 driven Petri net can be used
- 14. that upon receipt of current process data (sensor data, data on component states and switching operations) of the real technical subsystem or system, this data is filtered and used to build a data-driven Petri network and for the current completion or modification of the data-driven Petri Network
- 15. that an evolutionary process module is used to carry out a (current) comparison of the processes taking place both in the model-driven Petri network and in the data-driven Petri network
- 16. that an evolutionary process module in addition to the function specified in A15 also the metacellular automata via operators (according to A10) object-changing or object-transforming operators; Error generator-associated operators) triggered changes
- 17. that the evolutionary process module (A15, A16) obtains suitable information from both Petri networks
- 18. That the evolutionary process module (A15 to A17) independently forms hypotheses on the two Petri networks and on the network of the metacellular automatons and then tests these hypotheses
- 19. that the evolutionary process module (A15 to A18) with the help of the two Petri networks and operators mentioned finds targets, sub-goals, tasks, sub-tasks and actions to be carried out constantly and gives the status of the model process and real process as well as process diagnoses and forecasts
- 20. that the evolutionary process module (A15 to A19) creates plans of actions, with the help of these named actions the components of the metacellular machine network are then activated or recommendations are given in the output, according to which the components of the real subsystem or system from Operators are to be controlled
- 21. that the evolutionary process module (A15 to A20) outputs such graphs, curves, numerical data and text that in the output the (process) information contained in the two Petri networks as well as the information of the model in the network of the meta cellular automated processes can be found again if necessary
- 22. that the findings on the process status (model process and / or real process status) created by the evolutionary process module (A15 to A21) contain error and process diagnoses, process prognoses and recommendations for countermeasures (against process faults) or measures for fault limitation
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| DE19914132666 DE4132666A1 (en) | 1991-10-01 | 1991-10-01 | Learning process network for modelling entire complex processes - contains network of metacellular automata, double Pteri network, evolutionary process moudle and diverse operators. |
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| DE19914132666 DE4132666A1 (en) | 1991-10-01 | 1991-10-01 | Learning process network for modelling entire complex processes - contains network of metacellular automata, double Pteri network, evolutionary process moudle and diverse operators. |
Publications (1)
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| DE4132666A1 true DE4132666A1 (en) | 1993-04-08 |
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| DE (1) | DE4132666A1 (en) |
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- 1991-10-01 DE DE19914132666 patent/DE4132666A1/en not_active Withdrawn
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