Оценка достоверности устаревающих значений в диспетчерских системах

• Автор: Шопин, Андрей Геннадьевич
• Шифр специальности: 05.13.18
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2003
• Место защиты: Самара
• Количество страниц: 149 с. : ил.

Введение

1 Представление данных в диспетчерских системах.

1.1 Характеристика диспетчерских систем

1.2 Обзор методов описания неопределенности

1.2.1 Анализ погрешностей

1.2.2 Интервальные вычисления

1.2.3 Теория вероятности.

1.2.4. Теория ДемпстераШейфера

1.2.5 Альтернативные вероятности.

1.2.6 Неаддитивные меры

1.2.7 Эмпирические методы и элементы искусственного интеллекта

1.3 Обзор методов прогноза.
1.4 Нечеткая логика
1.4.1 Математический аппарат нечеткой логики.
1.4.2 Построение функции принадлежности нечеткого множества
1.4.3 Интерпретация нечетких значений
1.4.4 Связь с теорией вероятности
2 Математический аппарат для работы с информацией, обладающей
неопределенностью.
2.1 Описание значения параметра как нечеткой величины
2.2 Устаревание информации.
2.2.1 Свойство эквивалентности устаревания.
2.2.2 Устаревание нечетких величин основных классов
2.3 Оценка вероятностных характеристик результатов преобразований
2.3.1 Линейная функция одной переменной
2.3.2 Линейная функция двух переменных.
2.3.3 Устаревание информации.
2.3.4 Пример функции, для которой не применима оценка плотности вероятности
2.3.5 Функция, мажорирующая плотность вероятности
2.3.6 Обобщенные нечеткие величины.
2.4 Интерпретация нечетких величин.
2.4.1 Вероятность и возможность превышения заданного значения
2.4.2 Относительная погрешность нечеткой величины
2.4.3 Вероятностная интерпретация нечеткой величины
2.5 Классы нечетких величин, инвариантные к различным функциональным
преобразованиям.
2.5.1 Линейные комбинации нечетких величин.
2.5.2 Оценка показателя устаревания
2.5.3 Операции над обобщенными нечеткими величинами класса М
2.5.4 Интервальные оценки
3 Использование математической модели в диспетчерских системах
3.1 Построение нечеткой величины.
3.2 Достоверность нечеткой величины
3.3 Вычисление показателя устаревания
3.3.1 Нахождения показателя устаревания для невиперовского процесса
3.4 Пример устаревания параметров и их суммы при неизохронных наблюдениях в диспетчерских системах.
3.5 Определение допустимых времен устаревания.
3.6 Сравнение с моделью фиксированного времени устаревания
3.7 Сравнение с вероятностной моделью.
4 Диспетчерская система контроля параметров ДСКП.
4.1 Требования к ДСКП.
4.2 Базовая архитеюура ДСКП.
4.2.1 Сервер БД.
4.2.2 Модуль репликация данных
4.2.3 Модуль расчета показателей устаревания
4.2.4 Модуль работы с архивом.
4.2.5 Программы закачки данных
4.2.6 Программы просмотра значений параметров.
4.2.7 Размещение программных модулей и БД.
4.3 Реализация ДСКП.
4.3.1 Источник данных, программа закачки и сервер БД
4.3.2 Просмотр значений параметров
4.3.4 Метрики ДСКП
4.3.5 Дальнейшие разработки, связанные с ДСКП.
Заключение.
Список источников


Также в этой главе предлагается методика определения погрешности для нечеткой величины, с помощью которой для значения в произвольный момент времени может быть определена его достоверность. Отдельно рассматривается определение максимальных времен устаревания для различных величин. В четвертой главе рассматривается построение диспетчерской системы, в которой значения контролируемых параметров представлены в виде нечетких величин найденных классов, инвариантных к устареванию и линейным комбинациям. При этом внимание уделяется как ее архитектуре, так и нюансам хранения и обработки данных. Новизна полученных в работе результатов. В работе рассмотрено использование аппарата нечеткой логики для описания значений, обладающих неопределенностью. При этом был получен ряд новых результатов. Был предложен метод построения функции принадлежности нечеткого множества на основе информации о плотности вероятности случайной величины, развивающий ранее известные подходы. Была разработана новая модель устаревания, позволяющая невероятностными методами оценить возможные изменения значений параметров через некоторое время после фиксации. Для устаревающих нечетких величин, а также для линейной комбинации нескольких нечетких величин впервые была разработана методика оценки вероятности попадания в заданную область. Это дало возможность поновому подойти к проблеме интерпретации нечетких величин, дополнив традиционную трактовку с позиций степени уверенности трактовкой с точки зрения доверительной вероятности. Практическая значимость исследования. На основе предложенных методов разработан и внедрен комплекс программ сбора и отображения данных для диспетчеризации в Самарских тепловых сетях СТС, позволяющей удаленно контролировать параметры тепловыводов ТЭЦ. Использование предложенной модели устаревания и методики оценки достоверности позволило устранить пропуски в данных, предоставляемых диспетчеру, что было позитивно оценено персоналом СТС и было подтверждено актом внедрения. В настоящее время ведутся работы по разработке аналогичных систем для ряда ТЭЦ г. Самары и Самарской области НкТЭЦ1, БТЭЦ, ПОК. Апробация результатов. Ключевые положения диссертационной работы были опубликованы в научных журналах Известия Самарского научного центра РАН, Исследовано в России, Промышленные АСУ и контроллеры и Вестник Самарского государственного аэрокосмического университета, рекомендованных ВАК для публикации основных результатов диссертаций. Также основные результаты были представлены на 3 всероссийских и 3 международных симпозиумах и конференциях Международная конференция по мягким вычислениям и измерениям 8СМ СанктПетербург, июнь г. VIII Всероссийская школаколлоквиум по стохастическим методам совместно со Вторым Всероссийским симпозиумом по прикладной и промышленной математике ЙошкарОла, декабря г, Всероссийская молодежная научная конференция VI Королевские чтения Самара, , Второй всероссийский симпозиум по прикладной и промышленной математике Самара, , Вторая международная конференция Интернет. Общество. Личность ИОЛ Санкт Петербург, , Международная молодежная научная конференция Гагаринские чтения Москва, . СТС. На современных промышленных предприятиях все производственные процессы протекают в режиме реального времени. Следовательно, информация, необходимая для оперативного управления, должна быть своевременной и достоверной. С другой стороны, для систем управления производственными процессами верен следующий тезис процессом необходимо управлять в любой ситуации. Им необходимо управлять при отсутствии точной и достоверной информации, при пропадании связи с измерительными каналами или с серверами, содержащими архивные значения. Центр управления предприятием реального времени ЦУП РВ информационно аналитическая система, ориентированная на высшее руководство предприятия, обеспечивающая отображение ключевых финансовых, производственных и хозяйственных показателей деятельности предприятия в режиме реального времени . Системы управления и оптимизации производственных процессов системы.