Алгоритмическое обеспечение автоматизированной системы классификации работоспособности судовых устройств

• Автор: Милед Лассад Бен Халед
• Шифр специальности: 05.13.06
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 1999
• Место защиты: Санкт-Петербург
• Количество страниц: 211 с. : ил.

1.1 Судовые энергетические установки как объекты кон фоля, классификации и моделирования
1.2 Алгоритмы статистической классификации технического состояния объектов контроля и управления

1.3 Моделирование изменения работоспособности технических

объектов

Основные результаты.

Глава 2. Математическое обеспечение автоматизированны систем классификации судовых устройств

2.1 Автоматизированная система классификации работоспособности СЭУ.

2.1.1 Архитектура систем контроля и классификации судо ого оборудования

2.1.2 Структура автоматизированных средств классификац ии и диагностирования

2. .3 Алгоритмическое и программное обеспечение АСКР.

2.2 Методы описания технического состояния диагностируемых объектов

2.3 Оценивание работоспособности СЭУ с помощью обобщенной модели
2.4 Учет динамики эксплуатации при классификации работоспособности объектов.
Основные результаты.
Глава 3. Снижение размерности пространства парамефов аботоспособности и решение точностной задачи.
3.1 Выбор информативных параметров для оценки работск гюсобности объектов.
3.2 Снижение размерности парамефического пространств . с помощью мер Шеннона и Кулъбака.
3.3 Методы оценки вероятности ошибки распознавания со тояния
объекта.
Основные результаты
Глава 4. Моделирование процессов и статистический анал изменения работоспособности СЭУ для решения задачи класст фика
ции. 0
4.1 Имитационные модели и их компоненты.
4.2 Статистический анализ процессов изменения работоспособности СЭУ .
4.3 Моделирование закономерностей трендов изменения работоспособности СЭУ
4.4 Экспериментальное исследование алгоритмической классификации
4.4.1 Моделирование изменения параметров СЭУ.
4.4.2 Вычисление вероятности безотказной работы и остаточного ресурса
4.4.3 Экспериментальная проверка метода статистических решений
Основные результаты.
Заключение.
Литература


Полином при этом может содержать как линейную, так и нелинейную части любой степени. Состав и вид модели выбирается по априорно известной информации о свойствах объекта диагностирования. Рекуррентность процедуры вычислений позволяет обойтись минимальным объемом памяти машины при достаточно высокой точности. Тет,1, 5Р,,1 Р0,Т в0,4 5п 1. Это простое по структуре выражение обеспечивав среднеквадратичную погрешность менее 3. Т втулки 7 5,4Р 6,7 Р8 3,7Тв 1,3п 3 1. Т поршня 1 7,9Р 6,2 Р8 ,6 Т. По этим моделям можно оценить температуру в характерных точках двигателя в условиях работы по винтовой характеристике . Для классификации работоспособности реальных объектов пугем моделирования кроме характеристики изменения состояния необходимо знать ограничительные значения диагностического параметра. Как правило, изготовители двигателей не предоставляют таких данных. Для определения ограничительных значений структурных конструктивных параметров целесообразно использовать показатели механической прочности узлов, химического состава масел, величины зазоров и износов , . Для этого, однако, требуется установить соответствующие датчики в труднодоступных местах двигателя. Проще ограничиться кратковременными выводами двигателя на предельный режим, допустимый по инструкциям заводаизгогавителя. Измеренные на этом режиме параметры можно считать предельными. Этот метод для определения граничных значений параметров удобно применять на новом двигателе, оборудованном диагностической системой, во время стендовых или ходовых испытаний.