Алгоритмы и программные средства диагностирования систем автоматического управления на основе теории чувствительности

• Автор: Бобышев, Валерий Васильевич
• Шифр специальности: 05.13.18
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2002
• Место защиты: Комсомольск-на-Амуре
• Количество страниц: 146 с. : ил

СОДЕРЖАНИЕ
ВВЕДЕНИЕ
Е ДИАГНОСТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ И МЕТОДЫ ДИАГНОСТИРОВАНИЯ СИСТЕМ АВТОМАТИЧЕСКОГО УПРАВЛЕНИЯ.

1.1. Диагностические модели систем автоматического управления.

1.2. Структурноматричная диагностическая модель

1.3. Методы диагностирования.

1.4. Количественные характеристики различимости одиночных дефектов.

1.5.Конкретизация цели и задач исследования.

2. АЛГОРИТМЫ ДИАГНОСТИРОВАНИЯ И АНАЛИЗА

ДИАГНОСТИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ НЕПРЕРЫВНЫХ САУ

2.1. Диагностирование непрерывных САУ в частотной области.

2.1.1. Нормированный диагностический признак наличия дефекта.
2.1.2. Мера различимости одиночных дефектов
2.1.3. Выбор диапазона контролируемых частот.
2.1.4. Алгоритм назначения контрольных точек
2.2. Диагностирование непрерывных САУ во временной области.
2.2.1.Метод диагностирования САУ во временной области с использованием методов теории чувствительности.
2.2.2.Анализ контролепригодности объекта диагностирования.
2.2.3. Адаптивный алгоритм поиска одиночных дефектов
2.2.4. Модифицированный алгоритм поиска одиночных структурных дефектов по временным характеристикам
2.3. Диагностирование непрерывных САУ во временной области
с использованием интегральных преобразований сигналов
2.3.1. Метод диагностирования
2.3.2. Анализ контролепригодности объекта диагностирования
2.3.3. Модифицированный алгоритм поиска структурных дефектов
2.3.4. Аналитический метод вычисления модели чувствительности
Выводы
3. ПРОГРАММНАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ И ИССЛЕДОВАНИЕ АЛГОРИТМОВ ДИАГНОСТИРОВАЛ ИЯ ЕПРЕРЫВНЫХ САУ
3.1. Основные характеристики разработанных программных средств.
3.2. Исследование алгоритмов диагностирования и анализа контролепригодности в частотной области.
3.3. Исследование алгоритмов диагностирования и анализа контролепригодности во временной области.
3.4. Исследование алгоритмов диагностирования и анализа контролепригодности во временной области с использованием интегральных преобразований сигналов
Выводы .
4. АЛГОРИТМЫ ДИАГНОСТИРОВАНИЯ ДИСКРЕТНЫХ САУ
И ИХ ПРОГРАММНАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ
4.1. Диагностирование дискретных САУ
4.2. Анализ контролепригодности дискретных САУ
4.3. Использование интегральных преобразований сигналов при диагностировании дискретных САУ.
4.4. Основные характеристики разработанного программного комплекса.
4.5. Исследование алгоритмов диагностирования и анализа контролепригодности дискретных САУ.
Выводы
ЗАКЛЮЧЕНИЕ.
СЛТИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧИКОВ.
ПРИЛОЖЕНИЕ 1. ФОРМУЛЫ ВЫЧИСЛЕНИЯ ФУНКЦИЙ
ЧУВСТВИТЕЛЬНОСТИ ЧАСТОТНЫХ ХАРАКТЕРИСТИК.
ПРИЛОЖЕНИЕ 2. ДОКУМЕНТЫ, ПОДТВЕРЖДАЮЩИЕ АПРОБАЦИЮ И ВНЕДРЕНИЕ РЕЗУЛЬТАТОВ ДИССЕРТАЦИОННОЙ РАБОТЫ
ВВЕДЕНИЕ
Актуальность


Автор приносит слова благодарности своему учителю и коллеге проф. Чье Ен Ун за консультации, поддержку и внимание к работе. Стпуктура днссеп гацни. Рабо та состоит из введения, четырех глав, заключения, библиографии из 1 наименования, 2 приложений. Объем диссертации 6 страниц, рисунка , таблиц . Эффективность использования динамических систем, в частности систем автоматического управления, зависит от наличия алгоритмов, методов и программных средств их диагностирования. Этой задаче посвящено большое число исследований, поэтому настоящий обзор не имеет цели освещения всех методов диагностирования. Его целью является выявление основных используемых моделей, методов и алгоритмов диагностирования, а также анализа контролепригодности объекта диагностирования. По своему функционально-целевому назначению САУ является основным звеном в цепи причинно следственных отношений: внешняя среда - система управления - внешняя среда [1,2]. В работе [3] все диагностические модели разделены па три группы - непрерывные, дискретные и специальные. Непрерывные модели используются, когда рассматриваемые процессы протекают в непрерывно изменяющемся времени, которое является аргументом соответствующих функций. Дискретные модели определены только для последовательности дискретных значений независимой переменной (времени), но без учета характера протекания процессов в промежутках. Функциональные модели нашли применение для систем, в которых возможно расчленение объект на ряд функционально связанных между собой частей. Наибольшее использование функциональная модель нашла при решении задач минимизации контрольных точек и построения оптимальных процедур поиска дефектов [4-. Структурную схему САУ можно рассматривать в качестве функциональной модели, при этом каждому динамическому элементу САУ соответствует элемент функциональной модели [9,]. Логическая модель сходна с функциональной моделью и в частном случае может совпадать с ней. Для получения логической модели заменяют каждый блок функциональной модели несколькими блоками логической, причем каждый блок имеет один выход и существенные для данного выхода входы [1,,]. При представлении логической модели в виде ориентированного графа вершинам ставят в соответствие составные части объекта, а дугам - связи между составными частями объекта и внешними входами и выходами [,]. При использовании функциональных и логических моделей проверка работоспособности объекта производиться путем измерения и оценки реакций объекта в контрольных точках на допустимые входные сигналы. Если во всех контрольных точках реакции считаются допустимыми, тогда объект считается работоспособным. Методы допускового диагностирования не позволяют различать дефекты блоков, которые охвачены обратной связью [1,4]. Кроме того, не для всех объектов техническое состояние характеризуется с достаточной полнотой тем, что принадлежат или не принадлежат допустимые значения сигналов допуску. У - вектор реакций ОД; X - вектор входных воздействий на ОД; А -оператор преобразования X в У. Сфуктура и параметры оператора/! Задачи проверки работоспособности и поиска дефектов, в данном случае, сводятся к проверке соответствия действительного оператора преобразования заданному [ 1. Широко применяется диагностическая модель в виде описания объекга в пространстве состояний [2,-]. С использованием таких моделей разработаны методы функционального диагностирования на основе наблюдателей состояния и соотношений паритета. В методе наблюдателей состояния широко используются обратные связи, а в методе соотношений паритета используется отсутствие обратных связей []. Метод соотношений паритета для линейных систем предложен в работе [] и развит в [,]. Использование этого метода в нелинейных системах рассмотрено в работах [,]. Ниже перечислены некоторые методы построения диагностических моделей. Это, например, упрощение уравнений, описывающих повеление объекта диагностирования [3,,]; использование методов планирования экспериментов [3,]; информационные диагностические модели [3].