Разработка и исследование методов статистической диагностики технологических объектов

• Автор: Усенко, Ольга Александровна
• Шифр специальности: 05.13.01
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2003
• Место защиты: Таганрог
• Количество страниц: 310 с. : ил

ВВЕДЕНИЕ.

1 СИСТЕМНЫЙ АНАЛИЗ ПРОБЛЕМЫ ДИАГНОСТИКИ СЛОЖНЫХ

ОБЪЕКТОВ В НЕШТАТНЫХ РЕЖИМАХ И ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ

ИССЛЕДОВАНИЯ

1.1 Характеристика особенностей сложных объектов в нештатных режимах

1.2 Математическая формализация задачи контроля и диагностики технического состояния ТО в нештатных режимах
1.3 Анализ возможности применения традиционных методов для диагностирования сложных ТО в нештатных режимах

1.4 Сравнение методов диагностирования

1.5 Постановка задачи исследования

1.6 Выводы

2 МОДЕЛЬ ФОРМИРОВАНИЯ ПРОСТРАНСТВА КОНТРОЛИРУЕМЫХ

ПАРАМЕТРОВ ДЛЯ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧ КОНТРОЛЯ.
2.1 Выбор оценочного критерия значимости контролируемых параметров слабоструктурированных объектов
ф 2.2 Статистический метод формирования множества контролируемых параметров ТО с использованием графовой интерпретации
2.3 Разработка метода оценки значимости входных параметров на основе линейной рефессионной модели
2.4 Метод оценки значимости однородных независимых параметров средствами порядковой логики
2.5 Выводы.
3 СТАТИСТИЧЕСКАЯ ОБРАБОТКА ДИАГНОСТИЧЕСКИХ ДАННЫХ В БАЗИСЕ АДДИТИВНОЙ АППРОКСИМАЦИИ СТАНДАРТНЫХ
РАСПРЕДЕЛЕНИЙ
3.1 Характеристика выбросов как диагностических параметров сложных ТО в
нештатных режимах.
3.2 Мониторинг выбросов случайных процессов контролируемых параметров.
3.3 Оценка критического объема выборок при традиционном подходе обработки стохастических массивов.
3.4 Принципы обработки диагностических данных в базисе аддитивной аппроксимации стандартных распределений
3.5 Разработка метода вкладов
3.6 Разработка метода имитационного моделирования для идентификации вероятностных моделей параметров на основе статистик малых выборок
3.7 Оценка моментов стохастического массива малой выборки
3.8 Модификация метода стохастической аппроксимации РоббиисаМонро для
обеспечения непрерывного мониторинга параметров ТО.
3.9 Выводы
4 УПРАВЛЕНИИ ПРОЦЕССОМ ДИАГНОСТИКИ И ЛОКАЛИЗАЦИЯ
НЕИСПРАВНОСТЕЙ СЛОЖНЫХ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ ОБЪЕКТОВ В НЕШТАТНЫХ РЕЖИМАХ.
4.1 Мартингальная интерпретация обучения систем диагностики как игры с
природой.
4.2 Общее решение задачи определения оптимального момента перехода на
статистическую диагностику
4.3 Конструирование критерия момента перехода на статистическую диагностику
4.4 Разработка метода оценки состояния ТО по моделям работоспособности
контролируемых параметров.
4.5 Методика локализации неисправностей в условиях неопределенности
4.6 Выводы
5 АПРОБАЦИЯ МАТЕМАТИКОСТАТИСТИЧЕСКИХ МЕТОДОВ
ВЕРИФИКАЦИИ СОСТОЯНИЯ СЛОЖНЫХ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ
ОБЪЕКТОВ
5.1 Оценка значимости разнородных параметров и формирование множества
диагностических параметров ТО.
5.2 Аппаратная реализация метода динамического определения значимости
однородных контролируемых параметров ТО.
5.3 Построение вероятностных моделей работоспособности однотипных изделий на примере блоков ГР1 и ГР2 РЛС Гроза.
5.4 Верификация методики по локализации неисправностей сложного ТО на
примере судового малооборотного дизеля.
5.5 Разработка обобщенной структуры и алгоритма функционирования адап
тивной системы статистической диагностики по фактическому состоянию
сложных ТО в нештатных режимах.
5.6 Выводы.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ


Для вида входного воздействия зададим следующие градации т, если входное воздействие детерминированное т, если входное воздействие стохастическое т3 1, если входное воздействие отсутствует. Показатели способа получения выходной информации имеют следующие градации ш1,4 прямые наблюдения т прямые наблюдения с вычислением т,2 косвенные измерения с вычислением Ш4 1 регистрация временной функции. Для вида оценки состояния объекта установлены градации Шз2 для допусковой оценки параметров 5 1 для количественной оценки параметров. Рассматривая процесс поиска дефектов в объекте как процесс постепенного сужения области, в которой может находиться дефект всего объекта, выделим следующие градации показателя ш т при поиске до элемента объекта, П1 т при поиске до подмножества элементов объекта, дефекты которых неразличимы данным методом, П 1 т7 при поиске до единицы резерва объекта, пап величина а характеризует уровень резервирования объекта. Так как результатом диагностики является обнаружение возникших в объекте дефектов определенного класса, в показатель процесса выделен тип дефектов со следующей градацией т2 обнаруживаются кратные дефекты т 1 обнаруживаются одиночные дефекты. В связи с тем, что процесс поиска обычно бывает направлен на обнаружение дефектов определенной группы, одним из показателей процесса поиска выбрана полнота охвата ГП9, определяемая как коэффициент полноты охвата Кпо п0пв, где пс число обнаруживаемых дефектов, п общее число дефектов. Показатель т, может принимать следующие значения 1П9 2 можно обнаружить все дефекты, Кпо1 ГП9 1 можно обнаружить дефекты только из заданного набора, Кп0 1. Для объектов, все параметры которых принимают значения из континуальных мно
жеств, показатель т, 2, для дискретных объектов пт, 1. Если объект детерминированный и может быть представлен детерминированной диагностической моделью при отсутствии источников случайных возмущений, то показатель т2 1. Если поведение выходной переменной зависит от неконтролируемых входных воздействий на объект или объект содержит неконтролируемые источники случайных возму
щений, то показатель т. Для одновыходных объектов значения показателя т3 установим равным 1, для многовыходных 2. Кп0,5 т при 0,5КП0,8 т4 1 при Кп0,8, где КПЦЫ коэффициент охвата 0 число элементов, состояние которых оценивается общее число элементов в объекте. Возможность тестового воздействия на объект оценивается показателем т, при
чем т, если имеется возможность вывода объекта из рабочего режима т, если отсутствует возможность вывода объекта из рабочего режима. Показатель 1П7 отражает объем априорной информации об элементной базе, показателях надежности, конструктивных особенностях объекта, трудоемкости и информативности отдельных операций по контролю и поиску дефектов. Показатель имеет следующие градации 3 отсутствие априорных данных 2 наличие частичных априорных данных ГП7 1 наличие полных априорных данных. Охарактеризуем известные методы контроля и диагностики по введенным показателям в соответствии с их фадациями таблица 1. Числовые значения присвоены методом экспертных оценок. Если невозможно получить одно значение показателя, ему присваивается несколько значений, которые соединены знаком или V. Если значение показателя для метода неизвестно, то ему присвоено значение 0. М и М удовлетворяет требованиям, накладываемым на показатели щ и оу. Ввиду указанных в п. ТО в нештатных режимах, которые можно задать как М2 2,2,2,2,2,2, для эффективной оценки их работоспособности необходимо применение методов контроля и диагностики, которые обладают свойствами М 4 V 3,2 V 3,3,3,2,2,3,2,2. Процедура отбора методов сводится к следующему. Сначала по показателям подмножества выбирается группа методов, отвечающих заданным требованиям оу. Затем из выбранных определяют метод, удовлетворяющий требованиям л по значениям показателей подмножества М. Произведем количественное сравнение выбранных методов с точки зрения их применимости для диагностирования сложных ТО в нештатных режимах, особенности которых отмечены в п.