Разработка экспертной системы диагностирования неисправности персонального компьютера

В представленной статье описывается небольшая диагностическая экспертная система, которая поможет начинающим техникам выявить неисправность персонального компьютера и укажет на дальнейшие действия. Для реализации задачи используется система оболочка «Малая экспертная система 2.0».

Ключевые слова: Диагностика, оргтехника, экспертная система неисправность диагностический экспертный компьютер Экспертные системы (ЭС) являются мощным инструментом, позволяющим применить технологии искусственного интеллекта в различных плохо формализованных задачах. Одной из актуальной сфер деятельности, где ЭС могут найти свое применение, является диагностика неисправности оргтехники, в частности персонального компьютера.

Необходимо было разработать небольшую экспертную систему, позволяющую провести первоначальную диагностику неисправностей начинающему технику управления информатизации Приамурского государственного университета. Такая система должна выявить поломку, её причины и дать совет по её скорейшему устранению.

Проблемами разработки экспертных систем занимались различные ученые. А. Брукинг [4] и К. Нейлор [9] описали принципы разработки. И. В. Абраменкова и др. показали систему поддержки принятия решений по управлению информационными ресурсами [1]. Применение современных технологий в разработке интеллектуальных систем исследовали Р. И. Баженов и Д. К. Лопатин [3]. Т. Д. Козлова и др. рассмотрели реализацию экспертной системы поддержки принятия решений для определения неисправностей технологической системы [6]. Экспертную систему диагностирования силовых трансформаторов систем электроснабжения разработали И. А. Коптелова и И. М. Силкин [7]. Р. Б. Мазепа и В. Ю. Киржаков выделили практические аспекты использования технологий экспертных систем реального времени для диагностики при проектировании сложных технических систем [8]. Б. В. Палюх и др. рассмотрели интеллектуальную систему поддержки принятия решений по управлению сложными объектами с использованием динамических нечетких когнитивных карт [10]. Зарубежные ученые также разрабатывают различные экспертные системы [11, 12].

Реализации задачи была выбрана программа «Малая экспертная система 2.0», которая представляет собой оболочку, использующую байесовскую систему логического вывода. Она предназначена для проведения консультации с пользователем в какой-либо прикладной области (на которую настроена загруженная база знаний) с целью определения вероятностей возможных исходов и использует для этого оценку правдоподобности некоторых предпосылок, получаемую от пользователя.

Для начала работы, требуется составить список правил и исходов, которые будут внесены в базу знаний (БЗ) создаваемую с помощью программы-редактора или блокнота. Список правил подбирался из из книги Газарова А. «Устранение неисправности и ремонт ПК"[5]. Априорные вероятности всех исходов равны 0,5, так как конкретная неисправность в запросе не указана, и цель запроса ставится непосредственно пользователем (рис.1).

Рис. 1 -Окно заполнения БЗ

После того как мы создали БЗ, можно её проверить на практике (рис.2). Заданная ситуация: после нажатия на кнопку питания ПК, не происходит загрузка BIOS, изображение на монитор не поступает, а спикер системного блока издает какие-то звуковые сигналы.

Рис. 2 — Программа с загруженной базой знаний

В процессе консультирования пользователь должен отвечать степенью уверенности в вероятности настоящего правила, соответственно вводом в поле значений интервала [-5;5]. Также, если данное правило никоим образом не касается затрагиваемой проблемы, ответом может быть значение 0.

По окончанию опроса по всем пунктам, которые относятся к затрагиваемой проблеме, самым вероятным исходом стал исход с проблемой ОЗУ (0,95 612): у данного ПК имеются проблемы с оперативной памятью и требуется проведение чистки контактов планок и слотов на материнской плате для дальнейшей стабильной работы компьютера (рис.3).

Рис. 3 — Окончание консультирования

Данная работа знакомит с созданием баз знаний в оболочке «Малая экспертная система 2.0», её практического применения в диагностировании неисправности ПК и может дорабатываться и совершенствоваться путем добавления новых правил и исходов в дальнейшем на предприятиях другими техниками. Подготовленный пример может быть использован в преподавании дисциплин «Интеллектуальные системы и технологии» [2], «Компьютерные системы поддержки принятия решений».

Абраменкова И.В., Стоянова О. В., Дли М. И., Зайцев О. В. Система поддержки принятия решений по управлению информационными ресурсами // Программные продукты и системы. 2010. № 4. С. 16.

Баженов Р. И. Проектирование методики обучения дисциплины «Интеллектуальные системы и технологии» // Современные научные исследования и инновации. 2014. № 5−2 (37). С. 48.

Баженов Р.И., Лопатин Д. К. О применении современных технологий в разработке интеллектуальных систем // Журнал научных публикаций аспирантов и докторантов. 2014. № 3 (93). С. 263−264.

Брукинг А. Экспертные системы. Принципы работы и примеры. М.: Радио и связь, 1987. 224 с.

Газаров А. Устранение неисправностей и ремонт ПК своими руками на 100%. СПБ.: Питер, 2011. 59 с.

Козлова Т.Д., Игнатьев А. А., Самойлова Е. М. Реализация экспертной системы поддержки принятия решений для определения неисправностей технологической системы // Вестник Саратовского государственного технического университета. 2011. № 2. С. 219−224.

Коптелова И.А., Силкин И. М. Экспертная система диагностирования силовых трансформаторов систем электроснабжения // Известия Волгоградского государственного технического университета. 2011. Т. 3. № 8 (81). С. 104−107.

Мазепа Р.Б., Киржаков В. Ю. Практические аспекты использования технологий экспертных систем реального времени для диагностики при проектировании сложных технических систем // Информационные технологии в проектировании и производстве. 2005. № 2. С. 13−21.

Нейлор К. Как построить свою экспертную систему. М.: Энергоатомиздат, 1991. 286 с.

Палюх Б.В., Какатунова Т. В., Дли М. И., Багузова О. В. Интеллектуальная система поддержки принятия решений по управлению сложными объектами с использованием динамических нечетких когнитивных карт // Программные продукты и системы. 2013. № 4. С. 30.

Moreno C. J., Espejo E. A performance evaluation of three inference engines as expert systems for failure mode identification in shafts //Engineering Failure Analysis. 2015. Т. 53. С. 24−35.

Liberado E. V. et al. Novel expert system for defining power quality compensators //Expert Systems with Applications. 2015. Т. 42. №. 7. С. 3562−3570.