Методы и алгоритмы поиска дефектов в системах автоматического управления на основе моделей дефектов

• Автор: Шалобанов, Сергей Сергеевич
• Шифр специальности: 05.13.01
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2013
• Место защиты: Хабаровск
• Количество страниц: 166 с. : ил.

ОГЛАВЛЕНИЕ
ВВЕДЕНИЕ
1. СОСТОЯНИЕ ВОПРОСА ПО ПРОБЛЕМЕ ДИАГНОСТИРОВАНИЯ СИСТЕМ АВТОМАТИЧЕСКОГО УПРАВЛЕНИЯ
1.1. Диагностические модели САУ
1.2. Структурно-матричная модель непрерывных САУ
1.2.1. Построение структурно-матричной модели
1.2.2. Вычисление функции структурной чувствительности
1.2.3. Вычисление функции параметрической чувствительности
1.2.4. Вычисление топологической чувствительности
1.2.5. Пример получения структурно-матричных моделей ОД
1.3. Конкретизация цели и задач исследования
2. РАЗРАБОТКА АЛГОРИТМОВ ПОИСКА ДЕФЕКТОВ В СИСТЕМАХ АВТОМАТИЧЕСКОГО УПРАВЛЕНИЯ МЕТОДОМ ПРОБНЫХ ОТКЛОНЕНИЙ ПАРАМЕТРОВ МОДЕЛИ
2.1. Диагностический признак наличия дефекта для метода пробных отклонений параметров модели
2.1.1. Интегральные оценки сигналов для вычисления диагностического признака дефекта
2.1.2. Нормированный диагностический признак наличия дефекта
2.1.3. Векторная интерпретация диагностического признака
2.2. Алгоритм поиска одиночных структурных дефектов методом
пробных отклонений параметров модели
2.3. Алгоритм поиска одиночных параметрических дефектов методом
пробных отклонений параметров модели

2.4. Алгоритм поиска кратных структурных дефектов методом
пробных отклонений параметров модели
2.5. Алгоритм поиска кратных параметрических дефектов методом пробных отклонений параметров модели
Выводы
3. ОПТИМИЗАЦИЯ МЕТОДА ПРОБНЫХ ОТКЛОНЕНИЙ ПАРАМЕТРОВ МОДЕЛИ ДЛЯ ДИАГНОСТИРОВАНИЯ САУ
3.1. Теоретическая различимость дефектов систем автоматического
управления
3.2. Поиск дефектов в дискретных системах автоматического управления
3.3. Способы оптимизации поиска дефектов для метода пробных отклонений параметров модели
3.3.1. Поиск дефектов с использованием условного алгоритма
3.3.2. Поиск дефектов с использованием адаптации
3.4. Метод знаков передач сигналов с использованием нормированного диагностического признака
3.5. Метод знаков передач сигналов с использованием бинарного диагностического признака
Выводы
4. ПРОГРАММНАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ И ИССЛЕДОВАНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ РАЗРАБОТАННЫХ МЕТОДОВ ДИАГНОСТИРОВАНИЯ
4.1. Описание применения прикладного программного комплекса
4.2. Опытная эксплуатация прикладного программного комплекса
4.3. Имитационное моделирование процессов поиска дефектов
Выводы

ЗАКЛЮЧЕНИЕ
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
ПРИЛОЖЕНИЕ
нормированных векторов
1=1,...,п в к - мерном пространстве, в
наибольшей степени попарно совпадает или противоположна с направлениями
то диагностические признаки могут принимать только неотрицательные значения.
Диагностические признаки одиночных структурных дефектов вида (2.12) принимают численные значения, которые зависят как от степени отклонения динамических характеристик, так и от свойств модели чувствительности и могут принимать в общем случае любые неотрицательные значения. Диагностический признак (2.15), область значений которого ограничена интервалом [0,1], удобно использовать для практических целей, где крайние значения могут интерпретироваться как однозначное наличие (отсутствие) дефекта, а промежуточные значения - как вероятность наличия дефекта. Приведение диагностических признаков к единой шкале открывает возможности для сравнительного анализа условий и результатов диагностирования различных объектов диагностирования в терминах количественной различимости дефектов
Используя векторную интерпретацию выражения (2.15), запишем его в следующем виде:
соответствующих векторов характеристик ОД.
деформации динамических
і справедливо неравенство
[85].