Горный информационно-аналитический бюллетень (научно-технический журнал), 2010, № 6

РАЗРАБОТКА ОСНОВ
СОЗДАНИЯ
ЭКСПЕРТНОЙ СИСТЕМЫ
ПО ОПТИМИЗАЦИИ
ПАРАМЕТРОВ РАЗВОРОТА
МЕХАНИЗИРОВАННОГО
КОМПЛЕКСА

В.В. Козлов

УДК 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

К 59 

622.272 
К 59 
 
Книга соответствует «Гигиеническим требованиям к изданиям книжным для взрослых» СанПиН 1.2.1253-03, утвержденным Главным государственным санитарным врачом России 30 марта 2003 г. (ОСТ 
29.124—94). Санитарно-эпидемиологическое заключение Федеральной 
службы по надзору в сфере защиты прав потребителей и благополучия
человека № 77.99.60.953.Д.014367.12.09 
 
 
 
 
 
 
Козлов В.В. 
Разработка основ создания экспертной системы по оптимизации параметров разворота механизированного комплекса: Отдельные статьи Горного информационно-аналитического бюллетеня (научно-технического журнала). — 2010. — № 6. — 59 с.— М.: Издательство «Горная книга» 
ISSN 0236-1493 
Автоматизация проектирования подземной технологии требует нового подхода к решению подобного рода задач. Диалектика развития методологических принципов решения технологических задач, заключается 
в применении к организации технологических знаний гибкого подхода, 
обеспечивающего их модульную перестройку, а в отношении формализации технологических знаний в применении методов искусственного 
интеллекта. Подход в рамках данной проблематики требует необходимости использования экспертных знаний и оценок , в том числе экспертных 
систем , имеющих существенные отличия от проектирования обычного 
программного продукта. 
Automation of designing of underground technology demands the new 
approach to solution similar a sort of tasks. The development dialectics of
methodologies principles of solutions of technological tasks, consists in application to the flexible approach providing their modular modification and concerning formalizing of technological knowledge with application of methods 
an artificial intelligence. 

УДК 622.272

 
©  В.В. Козлов, 2010 
©  Издательство «Горная книга», 2010 
ISSN 0236-1493 

©  Дизайн книги. Издательство  
«Горная книга», 2010 

 
 

УДК 622 272  
© В.В. Козлов, 2010 

АНАЛИЗ ПРОБЛЕМЫ ПРИМЕНЕНИЯ  
ИНЖЕНЕРНЫХ ЗНАНИЙ ДЛЯ РЕШЕНИЯ  
ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ ЗАДАЧ 

Устойчивая тенденция ухудшения горно-геологических условий разработки угольных месторождений приводит к снижению эффективности использования очистного оборудования. Интенсификация горного 
производства возможна при обеспечении оптимизации технологического решения. 
Ключевые слова: месторождение, уголь, природные условия, шахта, 
знания, добыча. 
 
В последние годы намечается устойчивая тенденция 
ухудшения горно-геологических условий разработки 
угольных месторождений. Это приводит к тому, что в 
настоящее время принятые параметры выемочных полей 
в большинстве случаев не отвечают требованиям высокоэффективного использования очистного оборудования, 
ухудшаются показатели взаимодействия механизированных крепей с боковыми породами, появляется необходимость отработки участков неправильной конфигурации. 
В таких условиях одним из рычагов интенсификации 
горного производства является кардинальное ускорение 
научно-технического процесса, широкое внедрение техники и принципиально новых технологий. За последнее 
время круг технологических задач и решений им соответствующих значительно расширился. Однако, технологическая подготовка производства за многие десятилетия существенно не менялась и появилась необходимость нового подхода, который диктуется многообразием проектных и планировочных решений. Существующие нормативные документы по проектированию гор

ных работ, порядок их выполнения не всегда обеспечивают оптимального варианта технологического решения. 
Кроме того, тот метод выбора технологических решений 
не меняет характера труда проектировщиков, заставляя 
их изучать многие, зачастую противоречивые, рекомендации. 
Просчеты, допускаемые при проектировании значительно снижают эффективность работы шахт, особенно в 
условиях все возрастающих капитальных и эксплуатационных затрат на ведение горных работ. Эти просчеты возникают, как правило, при выборе технологических схем и их 
элементов из-за идеализации природных условий, недостаточно полного учета факторов, определяющих выбор схем. 
Недостаточная обоснованность и статичность принимаемых 
проектных и плановых решений, недоучет взаимовлияния 
горно-геологических, организационных и социальных, факторов являются наиболее значительным недостатком современного проектирования и планирования развития горных работ на действующих шахтах. 
Другим важнейшим направлением интенсификации горного производства является широкое внедрение средств автоматизации и вычислительной техники. Важную роль в этом 
направлении призваны сыграть высокоэффективные автоматизированные системы технологической подготовки производства. Однако, применяемая в настоящее время методология оптимизации касается, в основном, вопросов математической формализации структурных элементов целевого функционала экономико-математической модели и расчета на ЭВМ 
количественных параметров проектируемых технологических 
решений. При этом качественные характеристики задаются 
одним или несколькими вариантами. Именно, задачи выбора 
технологических решений по глубине исследования и научной 
обоснованности уступают задачам параметризации, где достигнуты значительные успехи. Оказалось, что решить задачу 

выбора качественных параметров технологических схем в 
рамках принятой методологии не возможно по различным 
причинам. Но, стремительный прогресс вычислительной техники и системного программирования, появление языков программирования с развитой семантикой позволяют, в настоящее время, ставить и успешно решать вопросы автоматизации 
интеллектуальной деятельности, создания автоматизированных систем управления, построения систем автоматизации 
проектирования. Этими вопросами занимается новая интенсивно развивающаяся область кибернетики называемая искусственным интеллектом (ИИ). Однако, исследований по приложению методов ИИ и разработок методических указаний по 
их применению относительно горно-технологических задач, 
проведено недостаточно. 
Для того чтобы определить применимость инженерии 
знаний для решения какой-либо технологической задачи необходимо определить является ли эта задача трудноформализуемой. Различие между формализованными и неформализованными (трудноформализуемыми) задачами обуславливается характером знаний, используемых для решения этих задач. Задачи, решаемые на основе формальных (точных) знаний называют формальными, а задачи, решаемые с помощью 
неточных знаний — неформализованными задачами. Последние возможно допускают формализацию, но точные методы их решения еще не получены, либо слишком сложны. В 
процессе деятельности в описательных областях (т.е. в науках и дисциплинах не используемых математическую формализацию), каковой является горное дело специалисты решают, как правило, неформализованные задачи. 
Формализованные знания (знания первого рода, точные, 
объективированные знания) — это истины признанные в 
данной предметной области (ПрО) и зафиксированные в 
книгах, статьях, справочниках и т.п. Эти знания формулируются в виде общих, универсальных и строгих суждений, 
законов, формул, моделей алгоритмов и т.д. 

Неформальные (знания второго рода), неточные, экспертные, субъективные знания) — это результат обобщения 
многолетнего опыта работы специалиста и представляют 
собой эмпирические правила, интуитивные соображения и 
факты, которые дают возможность эксперту эффективно 
принимать решения даже в условиях неполных и противоречивых данных и знаний. 
К неформализованным относят задачи, которые обладают одной или несколькими из следующих характеристик: 
1. Задача не может быть задана в числовой форме. 
2. Цели не могут быть выражены в терминах точно определенной целевой функции. 
3. Не существует алгоритмического решения задачи. 
4. Алгоритмическое решение существует, но его нельзя 
использовать из-за ограниченных ресурсов (времени, памяти). 
Неформализованные задачи обычно обладают следующими особенностями. 
1. Ошибочность, неоднородность, неполнота и противоречивость исходных данных. 
2. Ошибочность, неоднородность, неполнота и противоречивость знаний о ПрО и о решаемой задаче. 
3. Большая размерность пространства поиска решения, 
т.е. перебор при поиске решения весьма велик. 
4. Динамически изменяющиеся знания и данные. 
Согласно проведенного анализа многие горнотехнологические задачи относятся к неформализованным по следующим характеристикам (табл. 1.2). 
1. Трудноформализуемость. 
2. Невозможность описания адекватными аналитическими методами. 
3. Обилие эвристических процедур. 
4. Природа многих процессов неясна. 
5. Присущи качественные закономерности и соотношения. 
6. Преобладание качественных аспектов проблемы над 
количественными. 

7. Большая размерность. 
8. Многовариантность. 
9. Многокритериальность. 
10. Большое количество факторов, влияющих на принятие решения. 
11. Неопределенность факторов, влияющих на принятие 
решения. 
12. Неопределенность критериев. 
13. Значительное разнообразие технологических структур. 
14. Непостоянство технологических структур. 
15. Отсутствие унифицированной исходной информации (факторов, влияющих на принятие решения). 
16. Необходимость учета большого объема нормативной документации (более 300 различных источников без 
учета постановлений, директив, приказов и т.д.) 
17. Невыполнимость объема ручных работ при разработке технологической документации после перехода к гибкой технологии. 
18. Противоречивость в рекомендации по выбору технологических схем. 
19. Предметная областьзадач-сложная система. 
20. Недостаточная эффективность методов экономикоматематического моделирования. 
Однако, когда ставится задача с целью решения ее в 
рамках подхода инженерии знаний необходимо точно определить относится ли она к трудноформализуемый. Кроме 
того, необходимо определить применимость этого подхода 
как это описано в [1] в следующей формулировке: прибегать к использованию экспертной системы (ЭС) следует тогда, когда разработка ЭС возможна, оправдана и уместна. 
Необходимо помнить, что для разработки экспертной системы ЭС принятия технологических решений подходят задачи, которые требуют для своего решения человеком от 3 
часов до 3 недель, При постановке задачи должны быть 
четко определены цели и задачи создания системы. 

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ 

1. Уотермен Д. Руководство по экспертным системам. — М.: Мир, 

1989. — 390 с.