Разработка моделей и методов синтеза контролепригодных объектов с помощью генетических алгоритмов

• Автор: Капранов, Сергей Николаевич
• Шифр специальности: 05.13.01
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2004
• Место защиты: Нижний Новгород
• Количество страниц: 150 с. : ил.

ОГЛАВЛЕНИЕ
ВВЕДЕНИЕ.
1. АНАЛИЗ СОВРЕМЕННОГО СОСТОЯНИЯ И ПЕРСПЕКТИВЫ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧ СИНТЕЗА КОНТРОЛЕ ПРИ ГОДНЫХ ОБЪЕКТОВ

1.1. Анализ методов обеспечении контролепригодности непрерывных

технических объектов.

1.2. Анализ эффективности применении генетических алгоритмов к решению оптимизационных задач
1.3. Выводы

2. ПРИМЕНЕНИЕ ЭВОЛЮЦИОННОГО ПОДХОДА К ЗАДАЧАМ СИНТЕЗА КОНТРОЛЕПРИГОДНЫХ ОБЪЕКТОВ.

2.1. Разработка и исследование количественных показателен контролепригодности

2.1.1. Критерии оценки контролепригодности объекта

2.1.2. Исследование влиинии топологии граф модели на мощность множества назначаемых контрольных точек дли локализации дефектов.
2.2. Применение генетических алгоритмов к задачам технической диагностики
2.3. Метод кодировании решении задачи синтеза контролепригодных объектов в виде битовой строки.
2.4. Выводы
3. АДАПТАЦИЯ ГЕНЕТИЧЕСКИХ АЛГОРИТМОВ К РЕШЕНИЮ ЗАДАЧ ОБЕСПЕЧЕНИЯ КОНТРОЛЕПРИГОДНОСТИ СЛОЖНЫХ ТЕХНИЧЕСКИЗ СИСТЕМ
3.1. Поиск множества назначаемых точек контроли с использованием генетического алгоритма
3.2. Оптимизации настроек генетического алгоритма дли решении задач синтеза контролеиригодных объектов.

3.2.1. Анализ параметров генетического алгоритма, влияющих на сходимость решения.
3.2.2. Анализ параметров генетического алгоритма, влияющих на количество вычислений целевой функции
3.3. Разработка алгоритма синтез контролепригодных объектов но показателю глубины поиска дефекта.
3.4. Разработка алгоритма минимизации времени восстановления технических систем.
3.5. Выводы.
4. ПРАКТИЧЕСКАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ РАЗРАБОТАННЫХ МЕТОДОВ СИНТЕЗА КОНТРОЛЕПРИОДНЫХ ОБЪЕКТОВ.
4.1. Кратка характеристика газотранспортной сети как объекта контроля.
4.2. Описание работы участка газотранспортной сети
4.3. Оптимизация контролирующих параметров для мониторинга газотранспортной сети
4.4. Выводы
5. ЗАКЛЮЧЕНИЕ.
6. СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
ПРИЛОЖЕНИЕ 1
ПРИЛОЖЕНИЕ 2
ВВЕДЕНИЕ
Актуальность


Как показывает опыт эксплуатации сложных систем, при отсутствии специальных средств диагностирования основную долю времени восстановления системы составляет время, затрачиваемое на локализацию места дефекта. Эта доля может достигать -% от общего времени восстановления []. Для уменьшения времени восстановления, прежде всего, необходимо сократить время диагностирования, что может быть достигнуто при помощи специальных методов и средств с высокой степенью автоматизации. Однако применение специальных методов и автоматизированных средств диагностирования может оказаться неэффективным, если не обеспечена надлежащая приспособленность системы к диагностированию, т. Под термином “контролепригодность” понимается свойство объекта, характеризующее его приспособленность к контролю и техническому диагностированию [1]. Это означает минимизацию всех затрат и издержек, связанных с организацией контроля и технического диагностирования, и в конечном итоге приводит к повышению показателей, характеризующих эксплуатационные характеристики. Приведение объекта к контролепригодному виду может идти по двум направлениям. Второе направление заключается в направленном преобразовании структуры проектируемого изделия без изменения его функциональных свойств. Под направленным изменением структуры будем понимать процедуру выбора совокупности параметров (точек контроля), информация которых позволяет идентифицировать любое из 2Л технических состояний изделия, где N — число элементов в системе, отказ которых возможен в процессе её функционирования. Первое направление наиболее освоено в промышленности, но в связи с очень сильной зависимостью от функциональных особенностей проектируемого изделия не может иметь обобщенной формализованной модели и требует значительных затрат при реализации. Второе направление является более универсальным для технических систем различной физической природы и достаточно эффективным, так как не требует значительных затрат на реализацию. Свойство контролепригодности должно закладываться на стадии его проектирования и поддерживаться при его эксплуатации. Для этого устанавливаются взаимосвязи элементов и параметры объекта, выявляются сущность, многообразие и характер этих связей, и объект диагностирования представляется через полученные взаимосвязи, г. Диагностическая модель - это совокупность методов построения математической модели, определяющих методику формирования способов и алгоритмов определения технического состояния диагностируемого объекта. В связи с функциональным разнообразием технических систем, для которых необходим контроль и диагностирование, с их конструктивной сложностью и сложностью решаемых ими задач разнообразны, и методы построения диагностических моделей этих систем. С учетом специфики функционирования технические системы могут быть поделены на два класса: непрерывные и дискретные объекты. В связи с этим методы обеспечения контроля и диагностирования могут быть также поделены на два класса. Первый - методы, обеспечивающие контроль и техническое диагностирование систем непрерывного действия, второй — методы, обеспечивающие контроль и диагностирование объектов дискретного действия. Остановимся на основных результатах, полученных в области разработки моделей диагностирования объектов непрерывного действия в работах отечественных и зарубежных ученых. В соответствии с [2] при разработке системы диагностирования прежде всего необходимо построить математическую модель объекта диагностирования. По методам представления взаимосвязей между состоянием объекта, его элементами и параметрами выходных сигналов методы построения моделей делятся на аналитические, графоаналитические (топологические), информационные и логические. Аналитические модели широко используются для описания объектов электрического, электромеханического или пневмогидравлического типа. При решении задач диагностирования [3-5] непрерывные объекты представляются формульным описанием объекта в виде совокупности функциональных соотношений, дифференциальных или передаточных функций. При этом неисправности объекта моделируются как недопустимые изменения значений параметров диагностирования.