авторефераты диссертаций БЕСПЛАТНАЯ РОССИЙСКАЯ БИБЛИОТЕКА - WWW.DISLIB.RU

АВТОРЕФЕРАТЫ, ДИССЕРТАЦИИ, МОНОГРАФИИ, НАУЧНЫЕ СТАТЬИ, КНИГИ

 
<< ГЛАВНАЯ
АГРОИНЖЕНЕРИЯ
АСТРОНОМИЯ
БЕЗОПАСНОСТЬ
БИОЛОГИЯ
ЗЕМЛЯ
ИНФОРМАТИКА
ИСКУССТВОВЕДЕНИЕ
ИСТОРИЯ
КУЛЬТУРОЛОГИЯ
МАШИНОСТРОЕНИЕ
МЕДИЦИНА
МЕТАЛЛУРГИЯ
МЕХАНИКА
ПЕДАГОГИКА
ПОЛИТИКА
ПРИБОРОСТРОЕНИЕ
ПРОДОВОЛЬСТВИЕ
ПСИХОЛОГИЯ
РАДИОТЕХНИКА
СЕЛЬСКОЕ ХОЗЯЙСТВО
СОЦИОЛОГИЯ
СТРОИТЕЛЬСТВО
ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ
ТРАНСПОРТ
ФАРМАЦЕВТИКА
ФИЗИКА
ФИЗИОЛОГИЯ
ФИЛОЛОГИЯ
ФИЛОСОФИЯ
ХИМИЯ
ЭКОНОМИКА
ЭЛЕКТРОТЕХНИКА
ЭНЕРГЕТИКА
ЮРИСПРУДЕНЦИЯ
ЯЗЫКОЗНАНИЕ
РАЗНОЕ
КОНТАКТЫ

Pages:   || 2 | 3 | 4 |

(технический университет) Вершинин Дмитрий Викторович Диагностика текущего состояния сложных динамических объектов с использованием параметров имитационной

-- [ Страница 1 ] --

На правах рукописи

Московский энергетический институт

(технический университет)

Вершинин Дмитрий Викторович

Диагностика текущего состояния сложных динамических объектов с использованием параметров имитационной модели

Специальность 05.13.01. – ”Системный анализ, управление и обработка информации (информатика)”

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени

кандидата технических наук

Москва, 2011

Работа выполнена на кафедре Управления и информатики Московского энергетического института (технического университета)

Научный руководитель: доктор технических наук

профессор

Колосов Олег Сергеевич

Официальные оппоненты: доктор технических наук

профессор

Митрофанов Владимир Георгиевич

доктор технических наук

профессор

Фролов Александр Борисович

Ведущая организация: Московский государственный институт

радиотехники, электроники и автоматики

Защита состоится 16 июня 2011 г. в 16 часов 00 мин. на заседании диссертационного совета Д 212.157.08 при Московском энергетическом институте (техническом университете) по адресу: 111250, Москва, ул. Красноказарменная, д. 14, Малый актовый зал.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Московского энергетического института (технического университета).

Отзывы в двух экземплярах, заверенные печатью, просьба направлять по адресу: 111250, Москва, ул. Красноказарменная, д. 14, Ученый совет
МЭИ (ТУ).

Автореферат разослан “ ” _________________ 2011 года

Ученый секретарь

диссертационного совета Д 212.157.08

кандидат технических наук

доцент Д.Н.Анисимов

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ.

Диссертационная работа посвящена разработке системы диагностики текущего состояния сложного динамического объекта на базе нечеткой логики с использованием параметров имитационной модели.

Актуальность работы. Диагностика неисправностей в функционирующих сложных динамических объектах и системах является известной проблемой. К сложным объектам может быть отнесено большое число объектов разной природы. Для этих объектов характерно отсутствие достаточно полного математического описания, ограниченное число регистрируемых координат, большая размерность, нелинейность статических характеристик, параллельность структуры, отсутствие описания динамических свойств. Часто бывает, что имеющихся параметров объекта явно недостаточно для диагностики. Для диагностики подобных объектов используются различные подходы, базирующиеся на методах искусственного интеллекта. В основу этих методов закладывается знания и опыт экспертов, анализирующих текущее состояние объекта по виду наблюдаемых переходных процессов. Причем эти знания могут быть как на уровне интуиции, а так же и в виде формализованных признаков. При этом большое распространение получили мягкие вычисления. Однако в случае недостатка формализованных признаков эти подходы оказываются малоэффективными, а в случае избыточности повышается размерность, а эффективность тоже падает из-за того, что области изменения параметров для многих неисправностей оказываются пересекающимися. Подобная ситуация характерна для объектов параллельной структуры, когда в переходных процессах наблюдается суммарное проявление параллельно работающих компонент объекта. Примерами таких объектов могут выступать как технические, так и некоторые биологические объекты. Так входные и выходные контролируемые параметры газа компрессорного цеха с параллельно работающими компрессорами в стационарном режиме не позволяют оценить текущее техническое состояние каждого конкретного компрессора. Пока такая оценка делается расчетным путем и далека от совершенства. Сейчас делаются попытки провести диагностику текущего состояния компрессора путем анализа переходных процессов в режиме запуска его в работу. Примером биологического объекта служит сетчатка человеческого глаза, которая может быть представлена в виде динамического объекта с параллельной структурой, определяемой клеточным строением сетчатки. Диагностика патологий (неисправностей) сетчатки производится по характерным точкам переходного процесса или электроретинограммы (ЭРГ) в ответ на воздействие светового импульса. В ЭРГ так же регистрируется суммарный отклик всех параллельных слоев сетчатки, вклад каждого из которых зафиксировать технически невозможно. По виду этой суммарной реакции сложно определить вклад каждого слоя и соответственно состояние этих слоев.



В связи с этим является актуальным вопрос построения имитационных моделей динамических объектов параллельной структуры, достаточно точно воспроизводящих наблюдаемый процесс на выходе объекта. Значения параметров таких моделей могут служить дополнительными признаками, используемыми для функционирования диагностической системы с целью повышения эффективности ее работы.

В данной работе под диагностическими системами подразумеваются системы, использующие для своего функционирования формализованные признаки, характеризующие состояние объекта, и математические описания реакции диагностируемого объекта на определенные входные воздействия. Предполагается ограниченное число возможных неисправностей (патологий) и их сочетаний. В такой постановке подобные диагностические системы оказываются эффективными в применении, как для технических объектов, так и для медицины.

Поэтому актуальным является разработка методов построения диагностической системы на базе нечеткой логики с использованием имитационной модели, позволяющей расширить базу диагностических признаков для повышения эффективности диагностики и разработка методики выделения групп признаков, позволяющих выявлять те или иные виды неисправностей (патологий), не увеличивая чрезмерно размерность диагностической системы.

Цель диссертационной работы – разработка общих принципов создания системы диагностики текущего состояния сложного динамического объекта параллельной структуры по характерным точкам (признакам) наблюдаемого общего переходного процесса на базе нечеткой логики и с использованием параметров подстраиваемой имитационной модели такого объекта

Задачи исследования:

  1. Анализ возможностей реализации и выработка требований и основных подходов к построению систем диагностики для оценки текущего состояния сложных динамических объектов с параллельной структурой по наблюдаемому общему переходному процессу.
  2. Исследование эффективности и качества функционирования диагностической системы на базе нечеткого логического вывода для оценки текущего состояния сложного динамического объекта с параллельной структурой с использованием в качестве характерных признаков определенного, ограниченного числа точек наблюдаемого общего переходного процесса.
  3. Анализ возможных подходов и построение динамической модели объекта параллельной структуры, имитирующей с определенной точностью наблюдаемый общий переходный процесс на выходе реального объекта, с целью получения дополнительных признаков текущего состояния неконтролируемых компонент этого реального объекта.
  4. Исследование эффективности и качества диагностических систем на базе нечеткого логического вывода для оценки текущего состояния сложного динамического объекта параллельной структуры с различными сочетаниями и количествами используемых характерных признаков, извлекаемых как из наблюдаемого общего переходного процесса, так и в виде параметров имитационной модели объекта.

Научная новизна:

1. Разработан принцип диагностики сложного динамического объекта параллельной структуры на основе нечеткой логики с использованием параметров имитационной модели объекта, расширяющей базу формализованных признаков.

2. Предложена и обоснована структура диагностической системы в виде одновременно действующих групп (ансамблей) частных подсистем с ограниченным числом признаков, ориентированных на выявление определенных видов неисправностей (дефектов, патологий) объектов.

Достоверность и обоснованность научных результатов и положений диссертации подтверждается их совпадением с результатами имитационного моделирования и натурных экспериментов.

Практическая значимость результатов

1. Разработана имитационная динамическая модель суммарной биоэлектрической активности сетчатки, в виде динамического объекта параллельной структуры, параметры которой определяются по результатам подстройки переходного процесса на выходе модели под вид реакции объекта на схожие тестовые воздействия.

2. Построен прототип диагностической системы патологий сетчатки глаза по результатам электроретинографических исследований, базирующийся на нечетком логическом выводе и использующий параметры имитационной динамической модели сетчатки в качестве дополнительных признаков.

Реализация результатов

Участие в грантах Российского фонда фундаментальных исследований:

«Исследование и разработка методов и моделей диагностики сложных проблемных ситуаций на основе методов искусственного интеллекта» (проект 07-01-00762).

«Методы диагностики объектов и систем сложной структуры с использованием параметров имитационных моделей» (проект 10-01-00049).

Апробация работы.

Основные результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на Международных научно-технических конференциях «Информационные средства и технологии» 2009 - -2010гг., Москва, МЭИ (ТУ); 16, 17, 18 и 19 Международных научно-технических семинарах «Современные технологии в задачах управления, автоматики и обработки информации». 2007 - 2010 г., Украина, г. Алушта; на 13 Всероссийской конференции «Математические методы распознавания образов». Ленинградская обл., г. Зеленогорк, 2007 г.

Публикации. Основные положения диссертации опубликованы в 12-ти печатных работах, в том числе в 4-х статьях в журналах, рекомендованных ВАК для защиты кандидатских диссертаций.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, 4 глав, заключения, списка литературы из 63 наименования и приложения, изложенных на 132 страницах машинописного текста, содержит 49 рисунков, 45 таблиц.

КРАТКОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ:

Во введении приводится актуальность темы, рассматриваются предпосылки для проведения исследований, приводится научная новизна и практическая значимость работы.

В первой главе обсуждаются вопросы диагностики текущего состояния сложных динамических объектов параллельной структуры. Отмечается, что подобные объекты характеризуются ограниченным числом контролируемых параметров, высокой размерностью, разветвленной структурой, нелинейными характеристиками, отсутствием адекватного математического описания. К подобным объектам относятся как многие технические, так и некоторые биологические объекты.

Диагностические системы для подобных сложных динамических объектов можно условно разделить на три дополняющих друг друга группы: системы, базирующиеся на классических статистических методах; системы, аккумулирующие знания и опыт профессиональных операторов и использующие нейронные сети, вероятностные методы в виде диагностических байесовских сетей доверия, теории свидетельств Демпстера-Шефера и т.д.; системы, базирующиеся на мягких вычислениях (нечеткой логике), в которых для построения так же используется опыт квалифицированного персонала.

Все рассматриваемые группы диагностических систем изначально не требуют для своего функционирования никаких предварительных знаний о процессах, протекающих в структуре диагностируемого объекта. Однако указанное обстоятельство сильно затягивает и усложняет процесс построения достаточно эффективной диагностической системы для конкретного объекта.

Сложность заключается в том, что, если объект остается работоспособным, но его функционирование по каким-либо признакам начинает отличаться от штатного, то, зачастую, эти признаки не фиксируются в стационарном режиме. Например, изменение статических характеристик одного из параллельно работающих газоперекачивающих агрегатов (ГПА) в процессе стационарной работы компрессорного цеха (КЦ) практически никак не отслеживается. А знание этих характеристик играет большую роль, как в предупреждении аварийных ситуаций, так и в экономичности работы КЦ. На практике текущее состояние ГПА учитывается по интегральным коэффициентам технического состояния, определяемым расчетным путем по формулам, принятым для расчета в ведомстве. Однако эти коэффициенты недостаточно характеризуют текущее состояние данного конкретного ГПА.





Во многих случаях опыт и интуиция обслуживающего персонала играют ключевую роль в своевременном выявлении и устранении неисправностей. На основании такого опыта разрабатываются алгоритмы поиска неисправностей сложной техники для менее квалифицированных работников. Однако наборы неформализованных признаков часто характеризуют целые группы возможных неисправностей. Что касается формализованных признаков, характеризуемых средними значениями и областями отклонений, то во многих случаях эти области пересекаются для разного рода неисправностей, что осложняет применение классических статистических методов, если один и тот же вид неисправности может быть порожден различными причинами. Кроме этого зачастую отсутствуют достаточные объемы выборок для уверенного использования статистических методов диагностики.

Подобная ситуация особенно характерна для динамических объектов параллельной структуры. Таковых на практике встречается достаточно много.

В силу указанных обстоятельств представляется важным проработка вопроса о повышении эффективности работы диагностических систем за счет использования при их построении дополнительной информации о функционировании объекта по данным имитационной модели.

Информацией в виде дополнительных признаков здесь могут служить те коэффициенты модели, которые ощутимо меняются в зависимости от вида неисправности. Коэффициенты модели должны подстраиваться таким образом, чтобы наблюдаемые процессы на выходе объекта и модели были бы достаточно близкими. В переходном процессе на выходе объекта параллельной структуры оператору визуально достаточно сложно выявлять особенности динамики отдельных составляющих структуры, а коэффициенты адекватной имитационной модели могут содержать такую информацию.

Имитационные модели с разной степенью приближения могут описывать процессы, происходящие в структуре сложного динамического объекта. Это в первую очередь зависит от степени изученности динамических свойств объекта. Для ряда объектов (движущиеся в пространстве объекты) степень изученности относительно высока; для электроприводного ГПА достаточно хорошо изучены статические свойства, но отсутствуют описания его динамических свойств; для ряда биологических объектов (например, сетчатка глаза) вообще отсутствует какое-либо описание его динамики по виду переходных процессов.

Построение имитационных моделей подобных объектов может вестись с единых позиций, принятых в теории управления, когда изучаемый объект на начальном этапе рассматривается как «черный ящик», а далее в процессе изучения его свойств, строится и уточняется его имитационная модель.

В работе показывается сходство постановки задач, связанных с диагностикой текущего состояния таких сложных динамических объектов как газоперекачивающий компрессорный цех с параллельно работающими компрессорами и сетчатка глаза в виде параллельно работающих клеточных слоев (компонент). Во втором случае вообще отсутствует какое-либо математическое описание динамики объекта, отражающее связь наблюдаемого переходного процесса (ЭРГ) с видом входного воздействия (светового импульса). Дальнейшие исследования, проводимые в данной работе, связываются с построением диагностической системы на базе нечеткого логического вывода для оценки текущего состояния сетчатки глаза. При этом используются характерные признаки, извлекаемые из наблюдаемой ЭРГ и дополнительные признаки в виде параметров подстраиваемой динамической модели сетчатки. Подобные исследования по своей постановке и достигаемым результатам оказываются одинаково применимыми как к техническим, так и к некоторым биологическим объектам.

С появлением аппаратуры, позволяющее регистрировать отклики сетчатки в виде биоэлектрических потенциалов на световые раздражители, диагностирование патологий сетчатки вышло на новый качественный уровень. Появилась возможность получения формализованных признаков текущего состояния исследуемого объекта, которые позволяют воспользоваться методами нечеткой логики для построения диагностических систем. По существу диагностика биологического объекта по откликам, регистрируемым компьютерной аппаратурой ничем не отличается от диагностики технического объекта с неизвестным математическим описанием. На рис.1 представлено изображение общей ЭРГ, представляющее собой реакцию большинства клеток сетчатки на вспышку (рисунок слева) и на одиночный световой импульс (рисунок справа). Наиболее полным считается представление ЭРГ в виде четырех компонент известное как «компонентный анализ». На рис.1. показаны ЭРГ и составляющие ее компоненты. Согласно компонентному анализу, в генерацию ЭРГ дают вклад три компонента: PI, PII и PIII. Лидирующий (передний) фронт негативной a-волны является начальной ветвью негативного PIII компонента. Позитивная b-волна отражает сумму PII и PIII, а медленно развивающаяся c-волна является результатом суммирования PI и PIII компонентов.

 Общий вид ЭРГ и ее компонентов. -0

 Общий вид ЭРГ и ее компонентов. -1

Рис. 1. Общий вид ЭРГ и ее компонентов.

Таким образом, ЭРГ на одиночную вспышку является суммарным ответом различных клеток сетчатки; основными компонентами ЭРГ являются a и b – волны и две разно-полярные, относительно медленно меняющиеся составляющие, определяющие с-волну.

Основная, информативная часть общей ЭРГ рассматривается на участке до 100 мс (a и b-волны), так как остальная, медленная часть этой ЭРГ (с-волна) очень нестабильна во времени из-за возможных смаргиваний пациента.

В оценке ЭРГ на одиночный световой импульс фиксируются только амплитудные и временные параметры минимума (a-волна) и параметры максимума (b-волна), без учета конфигурации волн, их фронтов.

Отметим, что координаты экстремумов общей ЭРГ (так называемые кульминации а и b-волн) зависят от всех четырех компонент и очевидно существует бесконечное множество сочетаний их мгновенных значений, приводящих к одним и тем же координатам экстремумов, что, в конечном итоге, затрудняет диагностику по столь ограниченному числу признаков.



Pages:   || 2 | 3 | 4 |
 

Похожие работы:







 
© 2013 www.dislib.ru - «Авторефераты диссертаций - бесплатно»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.