Методы и алгоритмы диагностирования и параметрической оптимизации судовых электрических средств автоматизации

• Автор: Пюкке, Георгий Александрович
• Шифр специальности: 05.13.06
• Научная степень: Докторская
• Год защиты: 2006
• Место защиты: Санкт-Петербург
• Количество страниц: 362 с. : ил.

СОДЕРЖАНИЕ
ВВЕДЕНИЕ
ГЛАВА 1. СОВРЕМЕННОЕ СОСТОЯНИЕ ПРОБЛЕМЫ ПОВЫШЕНИЯ ЭФФЕКТИВНОСТИ ДИАГНОСТИРОВАНИЯ И ПАРАМЕТРИЧЕСКОЙ ОПТИМИЗАЦИИ СУДОВЫХ ЭЛЕКТРИЧЕСКИХ СРЕДСТВ АВТОМАТИЗАЦИИ.
1.1. Исходное состояние проблемы повышения эффективности диагностирования судовых электрических средств автоматизации и этапы ее решения.
1.2. Характеристика судовых электрических средств автоматизации как объекта диагностирования и регулирования.
1.3. Анализ методов оценки работоспособности, поиска дефектов и прогнозирования технического состояния судовых электрических средств автоматизации

1.4. Поисково аналитические методы определения запаса работоспособ ности.

1.5. Экспериментальные методы разработки диагностического обеспечения.

1. 6. Средства технического диагностирования, анализ и характеристики средств диагностирования
1. 7. Количественная и качественная оценка эффективности методов диагностирования судовых электрических средств автоматизации.
1. 8. Методы параметрической оптимизации судовых электрических средств автоматизации
1. 9. Выводы и постановка задач исследований.
ГЛАВА 2. РАЗРАБОТКА МЕТОДА ИСКЛЮЧЕНИЯ ВАРЬИРУЕМОГО ПАРАМЕТРА ПРИ ДИАГНОСТИРОВАНИИ И ПАРАМЕТРИЧЕСКОЙ ОПТИМИЗАЦИИ СУДОВЫХ ЭЛЕКТРИЧЕСКИХ СРЕДСТВ АВТОМАТИЗАЦИИ.
2. 1. Основные этапы построения и анализа моделей диагностирования.
2. 2. Формирование совокупности основных диагностических признаков
2.2. 1. Формирование массива коэффициентов передачи при анализе объекта диагностирования.
2. 2. 2. Машинные методы построения совокупности знакопостоянных диагностических признаков
2. 2. 3. Построение совокупности аналитических выражений функций передачи каналов диагностирования
2.2.4. Использование методики построения массива основных диагностических признаков. Алгоритмизация прцесса разработки диагностического
обеспечения
2. 3. Упорядочение и минимизация множества основных диагностических
признаков
2. 4. Аналитическая диагностико регулировочная модель электрической
цепи, описанная на базе детерминированных процессов.
2. 5. Исследование поведения диагностико регулировочной модели электрической цепи при вариации параметров диагностируемой
системы.
2. 6. Построение карт диагностирования на основе метода исключения варьируемого параметра, и определение области работоспособности в пространстве основных диагностических признаков.
2. 7. Основные результаты.ИЗ
ГЛАВА 3. РАЗРАБОТКА МЕТОДА ОЦЕНКИ РАБОТОСПОСОБНОСТИ И ЛОКАЛИЗАЦИИ МНОЖЕСТВЕННЫХ ДЕФЕКТОВ.
3. 1. Построение диагностической модели в многомерном пространстве диаг
ностирования
3.2. Коррекция аналитической модели диагностирования по выборке опытных данных
3. 3. Построение области работоспособных состояний.
3. 4. Вероятностная модель диагностирования, получаемая на основе метода
исключения варьируемого параметра
3. 5. Методика и алгоритм построения области работоспособных состояний объектов судовых электрических средств автоматизации
3. 6. Основные результаты
ГЛАВА 4. РАЗРАБОТКА МЕТОДА ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ПРЕДОТКАЗНЫХ СОСТОЯНИЙ СУДОВЫХ ЭЛЕКТРИЧЕСКИХ СРЕДСТВ АВТОМАТИЗАЦИИ.
4. 1. Построение априорной модели деградации системы на основе реализа
ции марковского случайного процесса
4. 2. Вероятностная модель диагностирования, получаемая на основе метода исключения варьируемого параметра.
4. 3. Построение апостериорной модели деградации систем, методика, алго
ритм и программа определения предотказных состояний
4.4. Основные результаты
ГЛАВА 5. РАЗРАБОТКА МЕТОДОВ ОПТИМИЗАЦИИ ПРОЦЕССА ЭКСПЛУАТАЦИИ УСТРОЙСТВ СУДОВЫХ ЭЛЕКТРИЧЕСКИХ
СРЕДСТВ АВТОМАТИЗАЦИИ.
5.1. Построение области идентификации в пространстве выходных параметров системы.
5. 2. Обоснование и теоретические предпосылки применения интервальных
методов при решении задач оптимизации эксплуатации судового
электрооборудования
5.3. Регулярные методы оптимизации показателей надежности устройств
судовых электрических средств автоматизации
5. 4. Вероятностные методы оптимизации показателей надежности устройств
судовых электрических средств автоматизации
5. 5. Динамика надежности обслуживаемых систем. Методика и алгоритм процесса регулирования
5. 6. Основные результаты
ГЛАВА 6. РАЗРАБОТКА ПРОЦЕДУРЫ ДИАГНОСТИРОВАНИЯ НЕЙРОСЕТЕВЫМИ МЕТОДАМИ ПРИ ИСПОЛЬЗОВАНИИ НЕЧЕТКОГО
ЛОГИЧЕСКОГО ВЫВОДА.
6. 1. Диагностирование судовых электрических средств автоматизации в
условиях неполной информации в диагностическом эксперименте
6.2. Оценка показателей работоспособности нейросетевыми методами
6. 3. Выбор и анализ архитектуры сети.
6. 4. Построение тестовых последовательностей для обучения сети.
6. 5. Применение нейросетевого подхода при диагностировании методом
исключения варьируемого параметра.
6. 6. Выбор архитектуры, алгоритма и программы обучения нейросети при
решении задач диагностирования методом исключения варьируемого
параметра.
6. 7. Основные результаты.
ГЛАВА 7. ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ И ПОСТРОЕНИЕ ПРОГРАММНО АППАРАТНОГО ДИАГНОСТИЧЕСКОГО КОМПЛЕКСА
7.1. Цели и методика проведения экспериментов и исследований
7.2. Описание экспериментальной установки.
7. 3. Методика проведения диагностического эксперимента.
7.4. Экспериментальные исследования на основе методики с использованием регулярных и вероятностных диагностических моделей
7. 5. Построение программноаппаратного диагностического комплекса мониторинга технического состояния устройств судовых электрических
средств автоматизации
7. 6. Разработка микропроцессорного комплекса мониторинга технического состояния объектов судовых электрических средств автоматизации
7.7. Основные результаты.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ.
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ


Предварительно формируются определения неисправностей, включающие наиболее вероятные их типы. Затем производится моделирование ОД для каждого из гипотетических случаев возникновения дефекта, что позволяет сформировать справочные перечни входных воздействий и выходных реакций, на основе которых будут выявляться и локализоваться дефекты. Рис. Результаты сравниваются с результатами, записанными в справочник. На рис 1. От этого числа будут зависеть размеры справочника, что накладывает ограничения на применимость метода. Для диагностирования линейных и нелинейных частотнозависимых электрических цепей используются синусоидальные тестовые сигналы, применяются соответствующие диагностические модели. Справочник формируется на основе информации об амплитудных характеристиках. За основу метода принимается функциональная зависимость положений нулей и полюсов передаточной функции от параметров схемы. Уход параметров вызывает смещение положений полюсов и нулей и соответствующие изменения модуля передаточной функции. Используя номинальные значения параметров элементов вычисляют точки сопряжения и выбирают соответствующие им тестовые частоты. Для каждой неисправности рассчитывают сигнатуры усиления для разных частот посредством квантования отклонения усиления от номинального значения. Получают набор кодов, соответствующий определенным неисправностям, который представляет собой справочник. Следует отметить, что при диагностировании данным методом не всегда можно добиться однозначности идентификации, что ограничивает его применение в реальных условиях. В работах 7, 8 предложен ряд методов, которые основаны на использовании частотного отклика для формирования разряженной матрицы распознавания справочника. I, п при частоте со1, 1, п . Нсо вещественная часть коэффициента усиления или фазы заранее определенный пороговый уровень, связанный с неопределенностью выходного сигнала схемы вследствие разброса параметров в пределах допусков и ошибок измерений. Число тестовых частот па выбирается так, чтобы 3 пф , где пф количество элементов схемы. Результатом такой процедуры будет получение разряженной матрицы неисправностей, сформированной на основе квантования. Использование разряженных версий справочника приводит к экономии памяти и машинного времени. Перечисленные недостатки ограничивают применение данного метода при диагностировании электрических цепей высокой размерности, с высоким разрешением идентификации. Для проверки линейных электрических цепей предложен метод динамических испытаний, описанный в ряде работ 5, 6 на основе анализа во временной области. На рис. В работах 7, 8 приводится метод псевдослучайных сигналов, использующий возбуждение периодическим псевдослучайным сигналом проверяемой цепи. Импульсная функция системы аппроксимируется взаимной корреляционной
функцией входного и выходного сигналов, т. Нп 1Т пуск, где
гг целое кратное от периода псевдослучайного сигнала у выходной сигнал Т время проверки, зависящее от величины отношения сигналшум. Отсчеты выходного сигнала образуют сигнатуры, определяющие состояние цепи. Нп Щп. В работе 9, 0 Шрейбер предложил метод конструирования тестового сигнала. Синтезируется такой тестовый сигнал, который сначала переводит проверяемую линейную динамическую цепь в нетривиальное начальное состояние, а затем переводит ее за конечное время в нулевое состояние. Сигнал реализуется в виде кусочнопостоянной функции времени. Он образует сигнатуру неисправности, поскольку высоты его ступенек являются функциями положения полюсов цепи на комплексной 5 плоскости, а значит и функциями параметров элементов цепи. Рис. Для формирования справочника неисправностей берутся изменения уровней дополнительного сигнала совместно с изменениями положения нулевого уровня отклика на временной оси для всевозможных случаев неисправности. В окрестности каждого годографа выделяется область принятия решений, которая однозначно идентифицирует группу элементов с неоднозначным определением неисправностей. А и ао 1 пр количество полюсов. Уи I
отклик цепи на входной сигнал и.