Электронная библиотека Веда
Цели библиотеки
Скачать бесплатно
Доставка литературы
Доставка диссертаций
Размещение литературы
Контактные данные
Я ищу:
Библиотечный каталог российских и украинских диссертаций

Вы находитесь:
Диссертационные работы России
Технические науки
Системный анализ, управление и обработка информации

Диссертационная работа:

Усенко Ольга Александровна. Разработка и исследование методов статистической диагностики технологических объектов : Дис. ... канд. техн. наук : 05.13.01 : Таганрог, 2003 310 c. РГБ ОД, 61:04-5/12-3

смотреть содержание
смотреть введение
Содержание к работе:

ВВЕДЕНИЕ 5

1 СИСТЕМНЫЙ АНАЛИЗ ПРОБЛЕМЫ ДИАГНОСТИКИ СЛОЖНЫХ
ОБЪЕКТОВ В НЕШТАТНЫХ РЕЖИМАХ И ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ
ИССЛЕДОВАНИЯ 12

1Л Характеристика особенностей сложных объектов в нештатных режимах .... 12

  1. Математическая формализация задачи контроля и диагностики технического состояния ТО в нештатных режимах 16

  2. Анализ возможности применения традиционных методов для диагностирования сложных ТО в нештатных режимах 22

  3. Сравнение методов диагностирования 29

  4. Постановка задачи исследования ,,.; 36

  5. Выводы 38

2 МОДЕЛЬ ФОРМИРОВАНИЯ ПРОСТРАНСТВА КОНТРОЛИРУЕМЫХ
ПАРАМЕТРОВ ДЛЯ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧ КОНТРОЛЯ 39

2Л Выбор оценочного критерия значимости контролируемых параметров сла
боструктурированных объектов 39

  1. Статистический метод формирования множества контролируемых параметров ТО с использованием графовой интерпретации 44

  2. Разработка метода оценки значимости входных параметров на основе линейной реірессионной модели 51

  3. Метод оценки значимости однородных независимых параметров средствами порядковой логики 53

  4. Выводы 59

3 СТАТИСТИЧЕСКАЯ ОБРАБОТКА ДИАГНОСТИЧЕСКИХ ДАННЫХ В
БАЗИСЕ АДДИТИВНОЙ АППРОКСИМАЦИИ СТАНДАРТНЫХ
РАСПРЕДЕЛЕНИЙ 61

ЗЛ Характеристика выбросов как диагностических параметров сложных ТО в

нештатных режимах 61

3.2 Мониторинг выбросов случайных процессов контролируемых параметров. 66

  1. Оценка критического объема выборок при традиционном подходе обработки стохастических массивов 72

  2. Принципы обработки диагностических данных в базисе аддитивной аппроксимации стандартных распределений 77

  3. Разработка метода вкладов 84

  4. Разработка метода имитационного моделирования для идентификации вероятностных моделей параметров на основе статистик малых выборок 95

  5. Оценка моментов стохастического массива малой выборки 96

  6. Модификация метода стохастической аппроксимации Роббинса-Монро для обеспечения непрерывного мониторинга параметров ТО 97

  7. Выводы 100

4 УПРАВЛЕНИЕ ПРОЦЕССОМ ДИАГНОСТИКИ И ЛОКАЛИЗАЦИЯ
НЕИСПРАВНОСТЕЙ СЛОЖНЫХ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ ОБЪЕКТОВ В
НЕШТАТНЫХ РЕЖИМАХ 101

  1. Мартингальная интерпретация обучения систем диагностики как «шры с природой» 101

  2. Общее решение задачи определения оптимального момента перехода на статистическую диагностику 104

  3. Конструирование критерия момента перехода на статистическую диагностику 107

  4. Разработка метода оценки состояния ТО по моделям работоспособности конфолируемых параметров 109

  5. Методика локализации неисправностей в условиях неопределенности 117

  6. Выводы 122

5 АПРОБАЦИЯ МАТЕМАТИКО-СТАТИСТИЧЕСКИХ МЕТОДОВ
ВЕРИФИКАЦИИ СОСТОЯНИЯ СЛОЖНЫХ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ
ОБЪЕКТОВ 123

  1. Оценка значимости разнородных параметров и формирование множества диагностических параметров ТО 123

  2. Аппаратная реализация метода динамического определения значимости однородных контролируемых параметров ТО 138

  3. Построение вероятностных моделей работоспособности однотипных изделий на примере блоков ГР-1 и ГР-2 РЛС «Гроза» 146

  4. Верификация методики по локализации неисправностей сложного ТО на примере судового малооборотного дизеля 151

  5. Разработка обобщенной структуры и алгоритма функционирования адаптивной системы статистической диагностики по фактическому состоянию сложных ТО в нештатных режимах 155

  6. Выводы 160

ЗАКЛЮЧЕНИЕ 162

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ 164

ПРИЛОЖЕНИЯ 177

Введение к работе:

Актуальность работы. Системные исследования проблемы эффективного контроля и диагностики состояния сложных технологических объектов (ТО) являются чрезвычайно актуальными на современном уровне развития техники, поскольку значительный рост сложности вновь создаваемого оборудования и эксплуатация его в условиях напряженного режима функционирования выдвигают качественно новые требования к методам контроля и диагностики, которые должны быть синтезированы на основе результатов постижения глубинной алгоритмической, структурной организации технологического объекта как открытой системы; проникновения в природу сложных процессов износа, старения; объяснения формы, изменчивости состояний, выявления спектра качественно различных типов поведения.

Важность решения указанной проблемы, к сожалению, многократно подтверждается участившимися случаями технических и техногенных аварий с катастрофическими последствиями как для самого технологического процесса производства, так и для окружающей среды и обслуживающего персонала. Причинами этого чаще всего является элементарная неприспособленность эксплуатируемого устаревшего и вновь создаваемого оборудования к диагностическому контролю, отсутствие средств контроля технического состояния. Практика эксплуатации различных ТО показывает, что при отсутствии специальных средств поддержки функционирования и контроля, основная часть времени восстановления затрачивается на поиск и локализацию отказов, увеличивая тем самым затраты на ремонт и обслуживание. С другой стороны, используемые в ряде производств традиционные методы и средства функционального контроля и диагностики ТО не всегда удовлетворяют современным требованиям по на-дежности и обеспечению безопасности эксплуатации критического оборудования.

Очевидно, автоматизация процедур технического диагностирования является важнейшим средством ускорения, повышения качества технического обслуживания и эксплуатации ТО. Основополагающими в данной области можно считать фундаментальные теоретические и прикладные работы по исследованию и разработке моделей, методов и алгоритмов технического диагностирования ТО таких отечественных и зарубежных ученых, как Д.В. Гаскарова, Г.А. Голинкевича, В.Д. Кудрицкого П.И, Чи-наева. П.П. Пархоменко, A3. Мозгалевского, Е.С. Согомоняна, В.А. Прохоренко, А.Н. Смирнова, И.А. Биргера, И.М Синдеева, А.С. Сердакова, П.И. Кузнецова, М.А. Ястребенецкого, В-И- Сагупова, Г. Чжена, Е. Мэннинга, Г. Метца, Р. Барлоу, Ф, Про-шапа, Л.Г, Евланова, К.Б. Карандеева, В.М. Валькова, K.R. Фролова, В.А. Игнатова, И.А. Ушакова, Г.В, Дружинина, А,С. Касаткина, 3JL Рабиновича, Г.Г. Галустова и др.

Разнообразие известных принципов функционирования и классов (непрерывных, дискретных, непрерывно-дискретных) ТО определяет широту проблематики технической диагностики, в которой исключительным приоритетом в настоящее время обладают вопросы разрабоїки эффективных и надежных методов контроля технического состояния в процессе эксплуатации ТО без разборочно-сборочных работ, нарушающих приработку узлов и сокращающих срок службы машин и механизмов [1]. Основное назначение подобных средств непрерывного и периодического контроля состоит в сокращении времени на поиск неисправных (или потенциально неисправных) блоков и, самое главное, в своевременном прогнозировании ухудшения качества функционирования ТО и предотвращении аварийных ситуаций.

Системные исследования сложных ТО, как многокачественных открытых систем, позволяют на глубинном уровне выявить их характерные особенности: мало-инерционность, выражающаяся в быстрой смене состояний в нештатных режимах функционирования; наличие разнообразных режимов функционирования; наличие множества параметров ТО различной диагностической значимости, значения которых наряду со случайными изменениями внутри заданных допусков, имеют тенденцию к случайным выбросам значений за их пределы; многозначность функций элементов ТО во внутрисистемных отношениях; неполнота и неточность информации о происходящих в ТО процессах, а также наличие значительной априорной неопределенности в результате действия внешних неконтролируемых или неизвестных случайных факторов. Примерами рассматриваемого класса ТО могут служить различные энергопреобразователи: дизельные судовые двигатели, турбовинтовые авиационные двигатели, паросиловые установки, энергоблоки атомных электростанций.

Для подобного рода объектов единственно действительно объективным и представительным основанием для оценки состояния, локализации неисправностей и прогнозирования надежностных характеристик являются текущие значения параметров объекта: требующие в большинстве случаев множества косвенных измерений. При необходимости мониторинга сотен, иногда тысяч параметров объем поступающих данных оказывается достаточно большим при критически малом количестве полезной информации по каждому из параметров в отдельности, что неизбежно приводит к большому объему вычислений, потерям времени на обработку исходной информации, что приводит к «старению» информации, исключая тем самым возможность получения результатов контроля в реальном масштабе времени.

Поскольку сложные ТО функционируют в стационарных и нестационарных режимах при множественном воздействии неконтролируемых и трудноучитываемых, а зачастую и неизвестных факторов, то наиболее информативным их эмпирическим описанием представляются статистические данные о выбросах контролируемых па-

раметров за допусковые зоны, предшествующие деградационным изменениям, нару-шаюшим нормальное функционирование ТО, Динамика протекания процессов такова, что длительность пребывания ТО в нештатных режимах кратко врем енна и отражается ограниченным объемом данных (не более 10 значений выбросов), на основе которых необходима идентификация состояния ТО и принятие адекватного решения по его управлению в условиях значительной неопределенности. Однако известные подходы, основанные на требованиях наличия достаточно большого объема статистических данных, минимизации неопределенностей в принципе не позволяют разрешить противоречия между адекватностью получаемой статистической модели и количеством имеющейся информации и, кроме этого, не учитывают возможности того, что реальные состояния ТО могут быть неизоморфны значениям контролируемых параметров.

Таким образом, на основании вышеизложенного, тема работы, посвященная разработке и исследованию методов статистической диагностики сложных ТО в нештатных режимах функционирования, является аюуальной как в научном, так и в прикладном плане. Основная проблема работы связана с исследованием способов извлечения из эмпирических данных наиболее полного знания о природе протекающих в ТО процессов, и в конечном счете с разработкой специальных методов статистической диагностики, осуществляющих адаптивный контроль и локализацию неисправностей сложных малоинерционных ТО по выбросам значений диагностически значимых параметров за пределы допусковых зон в условиях неопределенности, связанной с неполнотой эмпирического описания и неточностью знаний о структуре ТО.

Объект исследования, В практическом плане объектами исследования являются технические системы, относящиеся к классу объектов непрерывного типа, характеризующиеся большой размерностью множества контролируемых параметров, сложностью структуры, неоднозначностью поведения в зависимости от случайных воздействий внешней среды, а также малоинерционностью, проявляющейся в быстрой смене состояния и режимов работы объекта. В частности, примерами объектов данного класса могут служить различные энергопреобразователи типа дизельных судовых двигателей, турбовинтовых авиационных двигателей.

Цель и задачи работы. Целью диссертационной работы является разработка и исследование методов диагностики сложных ТО в нештатных режимах функционирования, позволяющих оценить состояние ТО и локализовать неисправности в реальном масштабе времени по результатам сбора и обработки статистических данных о выбросах значений контролируемых параметров за пределы допусковых зон.

Для достижения поставленной цели решаются следующие задачи:

- исследование стохастических свойств случайного процесса с выбросами контролируемых параметров ТО за пределы допусковых зон и изучение возможности ис-

пользования характеристик выбросов случайного процесса в качестве диагностических данных;

разработка методов формирования оптимального множества диагностически значимых параметров с учетом их корреляционной зависимости и с использованием графовой интерпретации;

исследование возможности применения алгоритма аддитивной аппроксимации стохастического массива диагностических данных укороченного объема в базисе методов графического и имитационного моделирования;

разработка метода статистической диагностики динамического состояния ТО в различных режимах его функционирования, в том числе, и в нештатных;

разработка адаптивного метода обучения системы диагностики сложного объекта по его фактическому состоянию в реальном масштабе времени на основе стати-стичесішх данных о выбросах контролируемых параметров за пределы допусковых зон;

разработка алгоритма локализации неисправностей сложных слабоструктури-руемых ТО с использованием элементов гибридной и нечеткой логик;

синтез программно-аппаратных решений по реализации методов оценки диагностической значимости контролируемых параметров, методов оценки состояния сложных ТО в нештатных режимах функционирования на основе адаптивных алгоритмов сбора и обработки статистических данных о выбросах контролируемых параметров задопусковыс зоны.

Методы исследований. Для решения поставленных задач используются элементы системного анализа, теории вероятности, математической статистики, теории выбросов случайных процессов, элементы теории порядковой и гибридной логик, нечеткой логики, теории графов и теории надежности.

Научная новизна предлагаемой работы заключается в решении следующих задач:

разработка методов формирования множества диагностически значимых параметров с учетом их корреляционной зависимости и с использованием графовой интерпретации, отличающиеся простотой реализации и инженерного применения, а также обеспечивающие заданную полноту контроля при минимальных материальных и временных затратах на мониторинг;

исследование возможности применения алгоритма аддитивной аппроксимации стохастического массива диагностических данных укороченного объема в базисе методов графического и имитационного моделирования для диагностики динамического состояния ТО в различных режимах его функционирования, в том числе, и в нештатных;

разработка метода обучения системы диагностики, развивающего наиболее перспективный подход сбора и обработки статистических данных о выбросах контролируемых параметров за пределы допусковых зон и обеспечивающий функционирование системы сложного объекта в реальном масштабе времени, адаптивно к его фактическому состоянию;

разработка метода локализации неисправностей сложных ТО, отличающегося тем, что благодаря использованию элементов нечеткой логики формализуется и автоматизируется процесс диагностирования слабоструктурируемых ТО;

синтез программно-аппаратных средств по реализации методов оценки диагностической значимости однородных и разнородных контролируемых параметров, методов оценки состояния сложных ТО в нештатных режимах функционирования на основе адаптивных алгоритмов сбора и обработки статистических данных о выбросах контролируемых параметров за допусковые зоны.

Практическую ценность работы представляют следующие положения, выносимые на защиту:

разработанные методы формирования множества контролируемых параметров ТО, позволяющие выбрать минимальное количество диагностических параметров, обеспечивающих заданную наблюдаемость сложного ТО на основе исследования корреляционной зависимости между всеми параметрами;

синтезированный метод по управлению процессом диагностики, реализующий адаптивную к фактическому состоянию ТО процедуру сбора и обработки статистических данных о выбросах однородных и разнородных контролируемых параметров за допусковые зоны и обеспечивающий функционирование системы в реальном масштабе времени;

предложенный метод локализации неисправностей, который, благодаря использованию элементов нечеткой логики, позволяет формализовать и автоматизировать процесс диагностирования сложных и слабоструктурированных ТО, а также, благодаря применению методов порядковой логики, упростить процедуру нечеткого логического вывода.

Теоретические и практические результаты диссертационной работы использованы при выполнении госбюджетной работы ТРТУ (г/б 42163), выполняемой по МНТП (ПТ447) «Системы энергосбережения и технологии освоения нетрадиционных возобновляемых источников энергии», а также внедрены в учебном процессе кафедры системного анализа и телекоммуникаций Таганрогского государственного радиотехнического университета.

Основные положения и научные результаты работы отражены в 29 опубликованных работах, из них пять статей, отчет по НИР, патент РФ на изобретение «Способ

централизованного контроля п объектов», свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ, руководство к лабораторной работе «Исследование информационных технологий синтеза статистических моделей состояния объектов управления», депонированная работа и 20 тезисов докладов на международных и всероссийских научно-технических конференциях и семинарах.

Диссертация состоит из пяти глав.

Подобные работы
Кикоть Валерий Степанович
Разработка и исследование комбинированных методов идентификации проектируемых объектов на основе принципов самоорганизации
Заботина Наталья Николаевна
Разработка метода идентификации многосвязного объекта на примере исследования лесных массивов
Чыонг Данг Кхоа
Разработка и исследование метода наведения на маневрирующий объект на основе стохастического прогноза его движения
Цапок Максим Владимирович
Разработка и исследование методов технического мониторинга химически опасных объектов на пересеченной местности
Шабаев Шамиль Халилович
Исследование и разработка методов диагностирования гибридно-блочных объектов (на примере электромеханического оборудования металлорежущих станков с числовым программным управлением)
Папкова Марианна Дмитриевна
Разработка и исследование методов проектирования систем управления промышленными объектами с упругими связями
Кудрявцев Константин Вячеславович
Исследование и разработка метода рационального определения параметров движения морских объектов по угломерной информации
Гурдзибеева Алана Руслановна
Исследование и разработка методов и алгоритмов имитационного моделирования для тренажеров операторов сложных объектов
Шубин Николай Алексеевич
Исследование и разработка методов построения помехоустойчивых вычислительных процессов в микропроцессорных системах управления инерционными промышленными объектами
Шер Арнольд Петрович
Исследование тестовых методов диагностики и разработка на их основе алгоритмов обработки океанологической информации для задач рыбопромыслового прогнозирования

© Научная электронная библиотека «Веда», 2003-2013.
info@lib.ua-ru.net