Структурные методы анализа диагностических моделей и диагностирования непрерывных систем управления

• Автор: Шалобанов, Сергей Викторович
• Шифр специальности: 05.13.01
• Научная степень: Докторская
• Год защиты: 2001
• Место защиты: Хабаровск
• Количество страниц: 355 с. : ил

ВВЕДЕНИЕ.
1. СОСТОЯНИЕ ВОПРОСА ПО ПРОБЛЕМЕ ДИАГНОСТИРОВАНИЯ НЕПРЕРЫВНЫХ САУ И КОНКРЕТИЗАЦИЯ ЗАДАЧ ИССЛЕДОВАНИЯ

1.1. Анализ существующих методов диагностирования непрерывных САУ

1.1.1. Методы диагностирования САУ, основанные на использовании функциональных и логических диагностических моделей ОД
1.1.2. Методы диагностирования САУ, основанные на использовании аналитических диагностических моделей ОД.

1.2. Особенности САУ как объектов диагностирования

1.3. Анализ применимости методов теории чувствительности для диагностирования САУ.

1.4. Конкретизация цели и задач исследования

2. АЛГОРИТМИЗАЦИЯ ПОСТРОЕНИЯ СТРУКТУРНОТОПОЛОГИЧЕСКОЙ ДИАГНОСТИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ САУ

2.1. Анализ возможностей использования частотных характеристик для оценки технического состояния САУ

2.2. Требования к диагностической модели и общие принципы ее построения.

2.2.1. Исходные предпосылки и основные допущения
2.2.2. Общие принципы построения ДМ.
2.3. Анализ топологии объекта диагностирования.
2.3.1. Алгоритм поиска путей в орграфе ОД.
2.3.2. Алгоритм поиска контуров орграфа ОД
2.3.3 Определение касания контуров и путей в ДМ ОД
2.4. Определение множества контролируемых параметров
2.5. Формализация вычисления функций чувствительности частотных характеристик с использованием информации о топологии ОД.
2.5.1. Требования к алгоритмам вычисления функций
чувствительности частотных характеристик САУ с учетом
специфики процессов поиска дефектов
2.5.2. Формализация вычисления функций чувствительности амплитудных частотных характеристик ОД при ограничениях на топологию ОД.
2.5.3. Формализация вычисления функций чувствительности частотных характеристик без ограничений на топологию ОД
ь Выводы
3. СТРУКТУРНОТОПОЛОГИЧЕСКИЙ МЕТОД АНАЛИЗА
КОНТРОЛЕПРИГОДНОСТИ САУ ПРИ ДИАГНОСТИРОВАНИИ В ДИНАМИЧЕСКИХ РЕЖИМАХ.
3.1. Общие положения и постановка задачи
3.2. Контролепригодность объекта при поиске кратных параметрических дефектов по частотным характеристикам
3.3. Контролепригодность объекта при поиске одиночных параметрических дефектов по частотным характеристикам .
3.4. Контролепригодность объекта при поиске одиночных структурных дефектов по частотным характеристикам
3.5. Контролепригодность объекта при поиске кратных
структурных дефектов по частотным характеристикам.
Выводы.
4. ПОСТРОЕНИЕ И АНАЛИЗ СТРУКТУРНОМАТРИЧНЫХ
ДИАГНОСТИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ САУ.
4.1. Структурноматричная диагностическая модель
4.2. Векторная интерпретация диагностических признаков одиночных дефектов
4.2.1. Диагностический признак одиночного параметрического дефекта
4.2.2. Диагностический признак одиночного структурного дефекта
4.3. Условный алгоритм поиска одиночных структурных дефектов по частотным характеристикам.
4.4. Нормированные диагностические признаки одиночных дефектов .
4.5. Количественные характеристики различимости одиночных дефектов .
4.5.1. Параметрические дефекты
4.5.2. Структурные дефекты
4.6. Диагностические признаки и количественные характеристики различимости одиночного топологического дефекта.
4.7. Априорные и апостериорные характеристики различимости
одиночных дефектов .
Выводы.
5. СТРУКТУРНЫЕ МЕТОДЫ ПОИСКА ДЕФЕКТОВ ВО
ВРЕМЕННОЙ ОБЛАСТИ.
5.1. Метод поиска одиночных структурных дефектов по временным характеристикам.
5.2. Метод и алгоритм поиска одиночных дефектов по временным характеристикам с использованием преобразований Лапласа
5.2.1. Основные положения метода
5.2.2. Построение диагностической модели чувствительности
5.2.3. Применение метода преобразований Лапласа при рабочем диагностировании .
5.2.4. Количественные характеристики различимости одиночных структурных дефектов
5.3. Контроль динамического элемента в составе системы управления
5.4. Диагностические признаки и количественные характеристики различимости одиночных параметрических и топологических дефектов
5.4.1. Диагностирование с использованием модели чувствительности в области оригиналов
5.4.2. Диагностирование с использованием модели чувствительности
в области оценок изображений.
Выводы.
6. ПРОГРАММНАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ И ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫЕ
ИССЛЕДОВАНИЯ АЛГОРИТМОВ ДИАГНОСТИРОВАНИЯ
6.1. Программная реализация алгоритмов диагностирования .
6.1.1. Возможности программного комплекса
6.1.2. Структура программного комплекса
6.1.3. Формирование входных тестовых сигналов ОД в виде
псевдослучайных двоичных последовательностей.
6.2. Экспериментальные исследования алгоритмов диагностирования.
6.2.1. Результаты исследования алгоритмов диагностирования в частотной области.
6.2.2. Результаты исследования алгоритмов диагностирования во
временной области
Выводы.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ .
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ


Исследование этого вопроса имеет определенное прикладное значение при решении задач поиска дефектов в ОД с использованием параметрической модели 1. Определение 1. Одиночным параметрическим дефектом будем называть отклонение какоголибо одного параметра из определяющей совокупности параметров ОД от номинального значения свыше допустимого значения. Определение 1. Под кратным параметрическим дефектом будем понимать одновременное наличие нескольких одиночных параметрических дефектов. Наличие единственной полной совокупности параметров указывает на принципиальную возможность однозначного решения задачи поиска параметрических дефектов максимальной кратности. Наличие нескольких полных совокупностей указывает на факт наличия в ОД нескольких эквивалентных кратных или одиночных параметрических дефектов, то есть дефектов, неразличимых на заданном моделью 1. В теории чувствительности широко используются частные производные первого порядка вида
называемые функциями чувствительности первого порядка величины у1 по параметру ак. В дальнейшем для краткости записи будем иногда, где это не приводит к неясности, опускать один или оба аргумента Г и а . Определение 1. Тройка элементов , ДУ, Ла используется в любой прикладной задаче теории чувствительности. Во всех трех случаях предполагается известной и используется матрица чувствительности . Поскольку по наблюдаемому дополнительному движению ДК определяется вектор Да , для решения этой задачи необходима априорная информация, описывающая поведение некоторого эталонного исправного объекта, которая обычно имеется в наличии при решении задач диагностирования САУ. Да , что при наличии третьей особенности САУ как объекта диагностирования является допустимым. Однако, инверсные задачи теории чувствительности являются некорректными , и требуют для решения специальных методов. ДУ Да. Аа ГгАУ, 1. Ь . Д У из пространства . На практике, если выполняется условие устойчивости, то малым ошибкам в исходных данных АУ соответствуют малые ошибки в определении А а . Если задача не удовлетворяет хотя бы одному из перечисленных выше условий, то она будет некорректно поставленной. Рассмотрим возможные причины некорректности инверсной задачи теории чувствительности применительно к рассматриваемому классу ОД. Исходными данными при решении обратной задачи теории чувствительности являются элементы вектора АУ дополнительного движения, которые при диагностировании снимаются с неизбежными погрешностями. В связи с этим, при некоторых значениях вектора АУ уравнение 1. Если вектор а характеризует динамические свойства достаточно сложного ОД, каким является современная САУ, то уравнение 1. Аа и решение может оказаться неоднозначным, что приводит к невыполнению второго условия. Наконец, если решение все же существует и единственно, оно может не обладать свойством устойчивости. Ь 1 не является непрерывным. Это обстоятельство приводит к нарушению третьего условия корректности. Таким образом, причиной нарушения первого и третьего условия корректности является чувствительность рассматриваемой задачи к малым изменениям исходных данных. Выполнение второго условия при рассмотрении инверсной задачи чувствительности применительно к задачам технической диагностики связано с наличием или отсутствием эквивалентных параметрических дефектов и обеспечивается правильным выбором размерности вектора А У. Вопрос о размерности вектора А У, в свою очередь, тесно связан с выбором контрольных точек в ОД и особенностями получения элементов вектора шаг дискретизации, время наблюдения, характеристики входного сигнала во временной области, диапазон контролируемых частот в частотной. Другими словами, обеспечить выполнение второго условия корректности инверсной задачи можно посредством всестороннего анализа исходного описания 1. Учитывая причины нарушения первого и третьего условий корректности, для решения некорректно поставленных задач необходимо использовать методы нахождения приближенных решений, устойчивые к малым погрешностям исходных данных. Один из таких методов, широко распространенный на практике заключается в следующем . Поскольку обратный оператор в уравнении 1. Это делается следующим образом.