Мультиагентные системы в логистике и е-коммерции

Джордж Ржевский

Профессор Джордж Ржевский
Председатель ООО "Маджента: мультиагентные приложения", Лондон;
Почетный профессор Открытого университета, Мильтон Кейнс;
Приглашенный профессор Университета Брюнеля, Аксбридж, Великобритания

Введение

Объектом рассмотрения данной работы мы бы определили логистику как принятие решений относительно нормирования и распределения ресурсов. Другими словами, целью логистики является согласование имеющихся ресурсов и спроса на них.

Определенная таким образом, логистика становится основным элементом различных видов коммерческой и производительной деятельности, включая ниже перечисленные:

  • Торговля и снабжение (согласование спроса и предложения)
  • Планирование коммерческой, промышленной и разработческой деятельности (согласование рода деятельности и требуемого на нее периода времени)
  • Планирование ресурсов компании (соответствие ресурсов намеченным задачам компании)
  • Контроль над механизмами и процессами (согласование действий и поставленных задач)
  • Разработка механизмов и структур (соответствие функций и структур спецификациям)

Я полагаю, что довольно скоро мы ощутим коренной (paradigm) сдвиг в методах, которыми осуществляем эти виды деятельности. Слово paradigm используется здесь в определении Томаса Кана, которое он дал в своей основополагающей работе о научной революции [1], т.е. подразумевающий "принятые в научной практике вариации, включающие в целом законы, теорию, области применения и оборудование - являющиеся моделями, на которых основываются конкретные логически обоснованные традиции научных исследований." По Кану, такой сдвиг всегда является следствием появления новых задач, которые не могут быть решены с помощью известных и обоснованных теорий и методов, применявшихся при решении предшествующих задач.

Всемирная информационная экономическая система

Какие же новые задачи в сфере распределения ресурсов не могут быть решены с помощью уже существующих и предпочитаемых ныне методов" Их множество и все они имеют отношение к фундаментальным изменениям в экономических, социальных и законодательных факторах, влияющих на ситуацию на рынках. Самым важным из этих факторов является глобализация экономической деятельности. Отмена пошлин, перемещение производственных мощностей из развитых стран в страны третьего мира в совокупности с невероятным ростом сети Интернет сделали возможным присоединение к мировому рынку все новых стран. Благодаря сети Интернет, производитель получил возможность поставлять свои товары и услуги покупателям в любой части света, и напротив, Интернет дал возможность покупателю получать самую точную информацию о производителях, независимо от географического места их расположения. Огромное количество продавцов и покупателей всемирной экономической системы, поведение каждого из которых непредсказуемо, делают эту систему предельно сложной, что приводит к неэффективности общепринятых конкурентных стратегий [2].

Приведем основные характеристики Всемирного информационного сообщества:

  • Превалирование в экономической деятельности скорее информационного обмена, чем обмена какими-либо физическими объектами. В США и Великобритании производство составляет лишь 20% ВНП. Оставшаяся часть получается поставкой услуг, чаще всего имеющих отношение к программным продуктам и Интернет.
  • Преобладающим экономическим ресурсом являются скорее знания (интеллектуальный капитал), чем деньги (финансовый капитал). Каждая исключительная идея или ноу-хау привлекают массы инвесторов. Оценка компаний чаще всего основывается на внедрении ими новейших технологий, а не на их прибыльности на данный момент.
  • Преобладающим средством массовой коммуникации является скорее Интернет и такие цифровые системы коммуникации как Интранет и Экстранет, чем автомобильные и железные дороги и почта. Деловая переписка через Интернет гораздо более эффективна, чем через общепринятые средства коммуникации. Рост е-коммерции показателен в данном случае.
  • Превалирующей организационной структурой является сеть, а не иерархия. Сеть малых систем гораздо более чувствительны к изменениям на рынке, чем большие бюрократические структуры.
  • Преобладающей методологией развития является нарастание и эволюция, чем нисхождение. В противоположность преобладающей методе эры промышленного производства, когда отдавалось предпочтение экономике, контролируемой диктатом сверху, и порождавшей громоздкую и неэффективную систему, новая экономика становится благоприятной почвой для последовательного роста и развития.
  • Преобладающий уровень информационного обмена " скорее всемирный, чем региональный или местный. Организации, не имеющие доступа к глобальной информационной сети, ограничены тесными рамками. Стратегия победителя " в углублении знаний, в сферах, отличающихся от общепринятых и, вместе с тем, органично вписывающихся в систему других областей знаний.

Новая парадигма

Переход от промышленной экономики к информационной обусловлен стремительным прогрессом в цифровых технологиях, которые для людей, облаченных властью принимать решения, являются единственно доступным ресурсом, цена на который характеризуется постоянным падением. Развитие цифровых технологий следует в соответствии с хорошо известным законом Мора, который гласит:

Каждые 18-24 месяца, на обозримый период будущего, количество чипов, а следовательно и мощность компьютерного оснащения удваиваются, в то время как их стоимость остается примерно на том же уровне.

Есть доказательства тому, что с 1960-х годов развитие компьютерных технологий происходит в строгом соответствии с этим законом. Это подразумевает, что и в ближайшем будущем стоимость электронных знаков будет ниже стоимости штрихового кода. Следовательно, мы можем ожидать, что все физические объекты будут обладать электронными знаками и, таким образом, получат возможность общаться друг с другом, открывая широчайшие возможности для интеллектуальной логистики.

Второй и гораздо менее известный закон цифрового мира " закон Меткафа " гласит, что:

Ценность сети равна числу ее пользователей в квадрате.

Это подразумевает, что рост полезности сети не линеен. Он многочленен, что обусловливает гораздо более плодотворный способ создания систем, чем ограниченная структура. Интернет, конечно же, является ярким примером действия закона Меткафа. Тем не менее, границы действия этого закона гораздо шире и включают человеческие системы. Мы все не раз убеждались, что результат работы команды гораздо эффектней, чем просто сумма результатов работы отдельных индивидуумов.

Я полагаю, что Закон работы в сети будет иметь особое значение в логистике. Взамен больших централизованных систем в логистике мы создадим интеллектуальных агентов, способных спланировать и перепланировать нормирование и распределение ресурсов в соответствии с динамически изменяющимися требованиями рынка.

Третий закон Всемирной информационной экономической системы " закон стоимости деловой активности:

Размер организации зависит от разницы между ценой деловых операций и ценой обладания ресурсами, необходимыми для участия в этих операциях.

Воздействие сети Интернет на продуктивность деловой деятельности находится в прямой зависимости от самой низкой стоимости этой деятельности (например, продаж и маркетинга) в случае, если бы они осуществлялись вне этой сети. Компании, охватывающие в своей деятельности е-коммерцию, достигают большой плодотворности , т.к. через свои Веб сайты способны охватить более широкий круг потребителей и, что более важно, имеют возможность предложить им множество дорогих услуг, ранее осуществлявшихся большим количеством их сотрудников. По сравнению с этим, цена обладания ресурсами очень высока, и поэтому мы можем ожидать снижения размеров в ближайшем будущем.

В соответствии с этим законом, было бы разумным производить операции логистики по Порталам Логистики, совмещая торговлю товарами с принятием решений по распределению, транспортировке и управлению всей цепочкой снабжения.

Интеллектуальные агенты

Концепция Интеллектуальных агентов является ключом к пониманию Интеллектуальной логистики.

Интеллектуальные агенты " программные объекты (особый род компьютерных программ), способные к взаимодействию друг с другом и анализу информации, полученной через их сообщения друг другу. В оправдание определения "интеллектуальные", Агенты должны быть способны к принятию решений в условиях неопределенности ситуации, действовать при отсутствии полной информации, хотя бы и в какой-либо узкой области. Как правило, агенты скорее обучены, чем запрограммированы для выполнения конкретной работы. Наиболее продвинутые версии агентов могут учиться на собственном опыте и иметь отличительные черты индивидуальности.

Основными элементами интеллектуального агента, дающими ему возможность обладать определенным уровнем восприятия, умения познавать и действовать, являются базы знаний в определенной сфере жизнедеятельности, содержащие модели простейших ценностей и отношений и алгоритмы анализа, обучения и ситуативной ориентации. Здесь могут быть использованы стандартные технологии создания искуственного интеллекта " например, предикативное исчисление, генетические алгоритмы, несистемная логика и сеть нервных окончаний. Для сохранения простоты агента, область его деятельности должна быть очень узкой. [3], [4].

Используя концепцию кривых полезности, агента можно создать таким образом, что он будет иметь определенное отношение к принятию рискованных решений в условиях неопределенности ситуации. Команда агентов с различными характеристиками в отношении принятия рискованных решений будет действовать подобно группе операторов с набором различных типов отношений к принятию решений. Ниже представлена концептуальная схема агента (Сх. 1):

Интересное направление развития мультиагентных систем " попытка снабдить агентов механизмом для видоизменения протоколов регулирования переговоров, которые ведутся между ними [5]. Эта способность дает агентам возможность бесконечно улучшать результативность принятия решений. Концепция мультиагентного проектирования и контроля полностью развита на сегодняшний день. Дальнейшие сведения можно получить, например, из [6] и [7] источников.

Интересно, что бесспорного определения интеллекта не существует. В процессе разработки интеллектуальной сети мы предложили и успешно использовали следующее поведенческое определение ("поведенческое" означает здесь, что определение позволит нам измерить результаты , не объясняя, каким образом эти результаты могли быть получены):

Интеллект " это способность системы добиваться цели или проявлять определенное поведение в условиях неопределенности ситуации, вызванной какими-либо непредсказуемыми событиями.

Из приведенного выше определения следует, что если система справляется с поддержанием требуемой деятельности несмотря на непредсказуемые события, то данная система является интеллектуальной. Это определение, тем не менее, не отвечает на решающий вопрос, а точнее: каким образом сделать объект или систему интеллектуальной" Для этого мы должны получить некоторое представление о человеческом интеллекте, а точнее, о тех его аспектах, что делают человека способным к решению новых, незнакомых ранее проблем и достижению желаемых целей даже в условиях непредсказуемых событий. В этом направлении был достигнут значительный прогресс, но его детали " не предмет исследования данной работы. Упомянем лишь один аспект человеческого интеллекта " способность узнавать частично восстановленные ситуативные модели через информативные предположения, за которыми следуют подтверждение и исключение ошибок. Карл Поппер обозначил этот процесс как предположения и опровержения [8].

Торги между автоматизированными (абсолютно предсказуемыми) и интеллектуальными системами (не совсем предсказуемыми) проиллюстрированы в ниже приведенной таблице 1:

 Автоматизированные системыИнтеллектуальные системы
Основные характеристикиПредсказуемость, повторяемость, иерархическая структураГибкость, чуткость, самоорганизация
Механизмы достижения основных характеристикЗаданные алгоритмы, память; интеграцияСпособность строить предположения; знания; обучение, работа в сети
Основные недостаткинегибкостьРиск совершения ошибки
Механизмы преодоления недостатковмодуляцииРаспределение интеллекта, полноценное использование имеющихся знаний, умение учиться на своем опыте
Области примененияСтабильные среды, долговременное производство, массовое производствоНепредсказуемые среды, часто изменяющееся производство, индивидуальное производство, кратковременные периоды освоения новой продукции

Таблица 1 Автоматические и интеллектуальные системы

Идея сконструировать программных агентов пришла ко мне много лет назад в процессе прочтения работы Мавина Мински The Society of Mind [9] " книги, имеющей фундаментальное значение для исследования интеллекта как природного, так и искуственного.

Мультиагентная логистика

Как было описано выше, всемирная экономика характеризуется частой сменой спроса на ресурсы, что оказывает определенное давление на производителей, которые поставляют свои товары в разные части света. Закупка мест в грузовом самолете, наем автотранспорта, аренда складских помещений, мониторинг потоков запчастей и оборудования и своевременная доставка " деловые операции, еще более трудно осуществимые теперь, чем когда-либо. Даже изнутри процесса, в рамках предприятия, логистика становится кошмаром из-за того, что покупатели часто пользуются своим правом передумать насчет параметров и характеристик своих покупок.

Современные системы логистики централизованы и оптимизированы под поставку товаров "на поток?, в стабильной ситуации, следовательно, слишком негибки чтобы справиться со сложными, постоянно меняющимися внешним и внутренним потоками материалов. Производители машин в настоящее время ежегодно теряют миллионы долларов из-за негибкости своих централизованных систем материально-технического снабжения.

Первая разработка компании "МАГЕНТА" в области мультиагентной логистики органично связана с е-коммерцией и будет описана далее на примере ее использования в автомобильном бизнесе - торговле, управлении системой распределения и снабжения. Типичная схема логистики в сфере автомобильного бизнеса потребует три Веб Портала, как показано на схеме далее:

Используя стандартные способы предсказания спроса, производитель машин планирует производство ряда автомобилей, каждый из которых обладает набором возможного оборудования. Это - Запланированные машины. Дилеры (или, напрямую, покупатели) подают заявки на машины, указывая модель и параметры. Это - Заказанные машины. В Портале 1 (Таблица 2) каждая Заказанная машина уже расписана, и агент обязан найти Запланированную машину с подходящими характеристиками. Каждая Запланированная машина также уже расписана, и агент обязан найти соответствующую Заказанную машину. Агенты взаимодействуют и легко находят подходящую пару машин. Запланированные и Заказанные машины, не нашедшие пару, уходят на второй раунд переговоров, которые, возможно, будут включать предложения о скидках или дополнительной плате для облегчения поиска подходящей пары. Современная практика разрешает покупателям изменять спецификацию заказанного автомобиля даже после того, как заказ был запущен в производство. Агент, занимающийся такой машиной, должен позаботиться, чтобы изменения были приняты во внимание, и внутренние производственные процессы были соответственно модифицированы. Такой же процесс согласования купленных машин и средств для их транспортировки должен происходить в Портале 2, как только процесс купли-продажи в Портале 1 завершен. В Портале 3 агенты должны соотносить машины и соответствующие детали и организовывать распределение деталей для конвейеров и цехов сборки машин.

Основой системы "МАГЕНТА", осуществляющей согласование спроса и предложения, является команда агентов. Агенты содержатся в Базе Агентов, ожидая приписки к определенному заказу на ресурс/спрос или, другой вариант, только программные гены агентов хранятся, и они сами себя создают на базе возможных генов в момент, когда необходимы их услуги. Каждый агент знаком со своим предназначением и способен планировать собственное поведение с целью достижения его выполнения.

С моей точки зрения, никакая другая технология не способна сегодня произвести процессы согласования такого рода автономно.

Мультиагентная логистика второго поколения

В будущем для того, чтобы справиться со стремительными изменениями в спросе и предложении, возможности транспортировки будут рассматриваться как предмет потребления. Поставщики деталей и транспортных услуг будут торговать опционами и заключать фьючерсные сделки. Краткая версия сценария для интеллектуальных систем материально-технического снабжения второго поколения, разработанный компанией "МАГЕНТА", предлагается далее. Основным нововведением в нем является замена штрихового кода на электронные знаки, каждый из которых содержит агента.

После получения опционов на транспортировку, поставщик должен послать поток Интеллектуальных Посылок (посылок с интеллектуальными электронными знаками, каждый из которых содержит простого интеллектуального агента, встроенного в чип, имплантированный в упаковочный материал) в Центр Всемирной сети логистики (GLN). Каждый посланный агент имеет знания о месте своего назначения, ожидаемом времени прибытия, пути следования, условиях складирования и эксплуатации, весе и размерах. Каждый Центр GLN (склады, транспорт) будет иметь своих собственных агентов, способных общаться с вверенными им интеллектуальными агентами.

При прохождении через GLN Посылки будут регулярно обновляться через Интернет в соответствии с изменением места их назначения и времени прибытия. Как только становится известно новое место назначения, агенты в Посылках и агенты Центров GLN начинают вести переговоры по поводу новых путей следования по Сети - индивидуально для каждой Посылки. В случае необходимости агенты в Посылках будут покупать новые транспортные опционы для продолжения своего путешествия. Агенты будут способны сделать это без обращения к поставщикам Посылок.

Этот сценарий демонстрирует развитие изначально распределенной, самоорганизующейся системы логистики, обеспечивающей снижение временных и материальных транспортных расходов. Плюс к этому, она обеспечит экологически чистое решение проблемы урона, нанесенного окружающей среде нерациональным передвижением товаров вокруг земного шара. Прототип такой системы будет разработан уже через год. Последующее ее развитие будет идти по нарастающей. Необходимые пространство для складирования и средства транспортировки могут быть добавлены в сеть когда будет нужно и в необходимом количестве. После этого можно будет проектировать GLN для дальнейшего роста и развития, как это было с сетью Интернет.

Ниже Вы можете видеть диаграмму такой системы:

На практике движение в направлении новой парадигмы в логистике будет зависеть от продвижения в разработке недорогих силиконовых чипов со встроенным цифровым интеллектом для того, чтобы можно было вкладывать их в Посылки и приложения. Нам понадобятся сенсоры и приводы, чтобы связать искуственный интеллект с реальным миром и средствами связи (проводными или беспроводными) для того, чтобы дать агентам возможность обмениваться сообщениями. Большая часть необходимых технологий уже существует, и мы можем положиться на закон Мора в том, что существует возможность снизить цены до того уровня, который сделал бы интеллектуальные системы конкурентоспособными.

Но что особенно важно " так это изменения в человеческом сознании. Значительная часть деловых людей высокого ранга и специалистов в логистике должны понять, что всемирный рынок требует работы мысли, что в корне отличает его от рынка, который принес нам благосостояние в эру национальных экономик. Новые условия поддадутся освоению только в том случае, если и компании, и производство ими продукции будут построены как гибкие системы, а не как жестко структурированные и интегрированные иерархические организации

Интеллектуальное кодирование в розничной продаже

В 1995 году я был приглашен в Совет по технологиям развития систем розничной торговли для чтения доклада о возможном воздействии технологий мехатроники на системы розничной торговли в Великобритании. Далее в работе приведена выдержка из этого доклада, содержащая доказательства того, что система розничной торговли могла бы развиваться далее на принципах, которые являются основой для систем логистики.

Современные автоматизированные складские хозяйства и считывающие устройства для штрих-кодов не подходят для динамического рынка. Автоматизированные складские системы запрограммированы для работы в негибкой среде и, следовательно, неспособны справиться с непредвиденными обстоятельствами (как, например, тюки, складированные в неправильном месте ), в то время как считывающие устройства для штрих-кодов находятся под полным контролем людей-операторов и, соответственно, не могут работать в автономном режиме.

О многих новейших системах для розничной торговли, разработанных в США, Японии и Тайване писали и говорили достаточно полно и всесторонне. Они покрывают ряд направлений - такие как цифровое кодирование имущества для управления запасами [10]; роботизированные системы для упаковки косметики и пищевых продуктов, управление автоматизированными складами оборудования, гибкие системы автоматической погрузки и разгрузки. Несмотря на то, что все эти устройства называют мехатроническими, в настоящее время очень немногие из них способны справиться со сколько-нибудь незапланированной ситуацией.

Я полагаю, что новое поколение интеллектуальных систем, в основе которых лежит концепция интеллектуального кодирования,[11], [12], будет играть решающую роль в розничной торговле и распределении.

Идея основана на том, что упаковочный материал будет включать в себя устройства для хранения всей необходимой информации о товаре, включая его идентификатор, цену, доступность, условия хранения, вес, гарантийный срок, условия транспортировки и т.д. Складские средства информации будут давать возможность считывать эту информацию и вносить в нее поправки и дополнения в любом пункте цепи продвижения товара. Вносить в кодировку дополнительную информацию можно будет или с помощью сенсоров (например, температурных), или с кодирующих устройств, подконтрольных операторам. Важно отметить, считывающие и кодирующие устройства будут работать на расстоянии, т.е. для распознавания им не понадобится физический контакт.

Такая кодировка товара даст возможность разработать мехатронические системы для отслеживания и управления товаром в процессе его доставки от поставщика до потребителя. Хотя пока достаточно трудно определить мельчайшие детали таких систем, вполне возможно, что они будут включать следующие элементы:

  • Интеллектуальное распределение по полкам (на складах и магазинах розничной торговли), обладающее способностью определить и доложить, есть ли тот или иной товар на полке в данный момент, и организовать складирование товаров, различающихся по размеру или количеству.
  • Интеллектуальные роботы, способные к поиску товара по информации, считанной с интеллектуальных кодировок, а не к доставке товара из заданной точки, как происходит в настоящее время.
  • Интеллектуальные транспортные системы (грузовики, автономные средства транспортировки, конвейеры), умеющие определять товары, погруженные на них, и передавать эту информацию далее по системе, если необходимо.
  • Интеллектуальные системы управления средой хранения товаров, способные выявить правильные условия хранения для каждого товара.
  • Интеллектуальные системы рассортировки товаров, способные рассортировать товары в соответствии с информацией, записанной в их кодировках.
  • Интеллектуальные системы расчета, способные считать цены товаров, размещенных на том или ином конвейере или в корзинах (включая любые скидки, предоставляемые на день покупки определенной группе покупателей) и записывать их на счет покупателя.

Все вышеперечисленные системы будут мехатроническими системами нового поколения, что означает, что они будут оборудованы разумными датчиками, мощными подсистемами обработки информации, искусственным интеллектом, соответствующими приводами и коммуникационными подсистемами, способными обмениваться информацией в мультимедийном формате сети Интранет, основанной на технологии Всемирной Веб сети.

Информация, полученная с этих мехатроничесих систем, будет использоваться для определения местных тенденций в спросе, что поможет организовать сеть предприятий по розничной продаже, ориентированных на нужды местных потребителей (и, как выходит, принадлежащих к местному сообществу), не теряя преимуществ в размере и связи со Всемирной сетью (и, с другой стороны, принадлежащих к Всемирному сообществу).

Индустрия розничной торговли может оказаться перед лицом серьезного технологического испытания " как осуществить безболезненный переход от старых технологий к новым" Ее стратеги, несомненно, давно отметили, что мировые лидеры движутся по направлению к новому смелому миру виртуальных организаций и разумных мехатронических систем.

Несколько примеров проектов, включающих Интеллектуальные сети, которые были нами инициированы или в которые мы оказались тем или иным образом вовлечены, описаны далее в целях демонстрации общих возможностей применения мультиагентных систем управления.

Команда агентов, управляющих станком

Прототип был разработан практически в ходе эксперимента по выявлению возможной полезности агентов в производстве. Первым шагом проекта был отбор агентов для участия в процессе управления, в данном случае, простым металлорежущим станком. Ведущим принципом было вовлечение одного агента на одну операцию, причем операции были отобраны таким образом, что для выполнения каждой из них требовались знания ноу-хау особого, узкого профиля. В случае с нашим металлорежущим станком отобранные операции были следующие:

  1. Управление скоростью обработки
  2. Планирование
  3. Слежение за работой станка
  4. Обеспечение безопасности и сохранности
  5. Ведение и доклад протоколов

Итак, команда из 5 агентов была сформирована следующим образом. Агент действия получил задание подобрать и поддерживать оптимальную скорость резки металла. Агенту эксплуатации было дано задание следить за состоянием станка. В случае поломки Агент эксплуатации был запрограммирован на начало ведения переговоров с Агентом действия по вопросу остановки процесса работы или ее продолжения с последующей заменой инструмента при первом же представившемся случае, в зависимости от серьезности поломки. Агент планирования вел переговоры с другими агентами планирования по поводу нагрузки на станок в виде аукциона, в котором технические возможности станка согласовывались с объемами заказов. Агент безопасности наблюдал непосредственно за условиями работы станка, следя за тем, чтобы рабочие или роботы не переступали границы зоны, безопасной для работы. Агент администрирования вел записи и отсылал отчеты по работе станка. В процессе ведения переговоров во избежание тупиковых ситуаций использовались простые протоколы общения в форме правил производства.

Каждый агент представлял из себя миниатюрную систему с базой знаний, включающей в себя до 10 правил и некоторый набор фактов. Например, база знаний Агента действий содержала сведения о характеристиках некоторых металлов и правила выбора оптимальной скорости их обработки. База знаний Агента эксплуатации состояла из информации о типичных случаях поломок инструментов и опасностях каждой конкретной поломки для рабочего состояния станка. Тот факт, что агенты были узкими специалистами в своей области, способствовал их успешной работе в какой-то конкретной сфере, что требовало наличия сравнительно небольшой базы знаний у каждого агента. Набор небольших баз знаний взамен одной большой значительно упростил процесс работы. Он также уменьшил последствия случайных ошибок, сделанных агентами, так как их базы знаний находились в постоянном процессе пополнения необходимыми ноу-хау.

Мультиагентная система оказалась простой в разработке и высоко гибкой. Что было гораздо важнее, тем не менее, так это тот факт, что группа из пяти агентов проявила новый тип поведения, которое оказалось куда как более эффективным, чем поведение отдельных агентов.

Компрессоры интеллектуальной конфигурации

Осевые турбокомпрессоры используются во многих областях промышленности, в которых необходимо перемещать или сжижать большие количества газа или воздуха. Типичный пример тому " реактивные двигатели, газовые турбины, поршневые компрессоры газопроводов и многие обрабатывающие заводы. Работа любого турбокомпрессора ограничена рамками аэродинамических явлений застоя и выброса, когда поток газа становится нестабильным и может изменить направление движения. Развитие явлений застоя и выброса может нанести компрессору значительный ущерб. В современных конструкциях осевых компрессоров используются фиксированные вращающиеся лопасти и фиксированные статорные лопасти с ограниченной возможностью изменения градуса угла по отношению к установленному, используя простейшие алгоритмы управления. Целью работы компрессора является установление правильного предела выброса, т.е. избежание возможности проявления застоя и выброса в процессе работы.

Этот предел выброса накладывает ограничения как на работу компрессора, так и на его эффективность. Например, крупные промышленные турбокомпрессоры могут поглощать энергию порядка 50 мВт ежегодной стоимостью от £5000 до £20000, в зависимости от нагрузки и потребления энергии. Таким образом, понятно, что цена даже самого малого снижения эффективности из-за повышения давления и/или потока с соответствующим пределом выброса достаточно значительна. Ранние исследования конструкции, проводившиеся Аэрокосмическим университетом Рикардо [13], показали, что улучшение определения предела выброса всего на 4% дало бы ощутимый результат в работе газовых турбин и принесло бы значительное преимущество как гражданской, так и военной технике. Избежание выброса нашло бы важное применение в аэрокосмической сфере. Выброс в обстоятельствах маневрирования может привести к аварии самолета, наиболее ярким примером которой может служить крушение российского ТУ-144 Суперсоник на Парижском салоне в 1973 году, когда погибли 14 человек.

При поддержке группы промышленных организаций и опытных конструкторов турбодвигателей мы решили преодолеть проблему аэродинамической нестабильности компрессоров новым способом. Было принято решение пересмотреть основополагающие принципы конструкции компрессоров, отказавшись от общепринятой фиксированной или частично изменяемой конфигурации, и применить концепцию нового типа сети. В результате мы сконструировали осевой компрессор с изменяемой конфигурацией, в котором каждый подвижный элемент управляется отдельным интеллектуальным агентом. Затем агенты были объединены в сеть и получили возможность вести переговоры относительно положения подвижных элементов в целях достижения результата как можно более близкого к оптимальному в постоянно изменяющихся аэродинамических условиях. Работа компрессора в целом представляется результатом взаимодействия его агентов.

Предлагаемый компрессор интеллектуальной конфигурации будет действовать при помощи датчиков, отслеживающих аэродинамические условия для каждого подвижного элемента. Информация с датчиков будет использоваться агентами, которые через в процесс переговоров будут управлять принятием решений и давать указания приводам принять конфигурацию потока, которая обеспечит оптимальную работу в данных аэродинамических условиях.

Моделирование системы, предпринятое нашей исследовательской группой, показало, что, во-первых, подвижные элементы будут представлять собой набор стандартных лопастей. Позже мы исследуем результаты разработки индивидуально изменяемых неподвижных лопастей.

Компрессор интеллектуальной конфигурации является чистейшей мехатронической системой [14], включающей механические компоненты, характеризуемые переменными конфигурациями (например, лопасти), датчики, приводы, цифровое техническое и программное обеспечение и встроенный искуственный интеллект. Таким образом в следующем тысячелетии будут устроены большая часть недвижимых и передвижных устройств.

Достижение в области безопасности деятельности ошеломляющие. Используя внутренние процессоры в компрессор можно встроить:

  • самодиагностику (отслеживание работы компрессора и определение возникающих неполадок),
  • самопочинка через смену конфигурации (отсоединение сломанных деталей, обезвреживая их воздействие)
  • Постепенное снижение эффективности (перемещение оставшихся действующих частей с целью получения сниженного, но приемлемого уровня эффективности; кроме того, в случае поломки основных действующих элементов, таких как приводы, например, агенты могут вернуться в работе к режиму фиксированной конфигурации)

Первые результаты указывают на то, что осевой компрессор, сконструированный в виде сети подвижных элементов, мог бы работать в гораздо большей обшивке без риска проявления застоя или выброса. Новый подход в разработке поможет создать более компактный компрессор с меньшим количеством стадий для достижения заданного коэффициента сгущения. Поскольку возрастет сложность в конструкции лопастей и появится необходимость во встроенных датчиках для определения окружающих аэродинамических условий и приводах для изменения конфигураций, это будет компенсировано общим увеличением эффективности и надежности.

Исследования по всему миру, особенно в МИТ в Америке, показывают, что изменяемая конфигурация компрессора повлечет за собой улучшение его технических характеристик по сравнению с существующей конструкцией [15]. В процессе моделирования было доказано, что мы получим возможность достигнуть гораздо большей эффективности (при определенных условиях) большую загрузку (ведущую к снижению необходимого количества электронного оборудования). Можно предсказать снижение стоимости порядка 20% (снижение стоимости электронного оборудования и работы самого компрессора). Тем не менее, мировые исследования нестабильности работы компрессоров сконцентрированы вокруг аэродинамического понимания проблемы [16], [17], [18], [19], [20], [21], в то время как определению нестабильности и требованиям управления ею уделяется достаточно мало внимания. Настоящая работа основана на убежденности в том, что проблема нестабильности будет достаточно исследована и разработана с целью определения и анализа ее моделей.

Концепция, предложенная нашей исследовательской группой,