Прогнозирование технического состояния узлов

В самом начале примера построения экспертной системы мы приняли допущение, что каждый узел системы может находиться в двух состояниях – исправен и неисправен.

Однако узел, к примеру датчик или исполнительный механизм, в зависимости от значений параметров, характеризующих его состояние, может находиться не только в двух состояниях. Можно выделить 3 состояния: a – исправен, b – не исправен, но работоспособен, g – неработоспособен.

Представим переход из состояния исправности (a) в состояние неработоспособности (g) на диаграмме (рис. 4.57).


Рис. 4.57. Диаграмма перехода узла из исправного в неисправное состояние

Количество состояний можно увеличивать и дальше, выделяя из состояния b более работоспособные и менее работоспособные состояния, что позволит прогнозировать техническое состояние системы в зависимости от приближения значений параметров изделия к критической области, в которой изделие неработоспособно. Методика построения обучаемой экспертной системы при этом не изменится, однако значительно увеличится количество гипотез и, следовательно, объем расчетов. В заключение следует отметить, что рассмотренный в настоящем разделе подход позволяет решить не только задачу технического диагностирования системы, но и задачу прогнозирования поведения АСУ ТП.

Выводы

В данной главе был рассмотрен ряд вопросов технической диагностики цифровых и гибридных систем. Акцент сделан на проблемах, которые были недостаточно освещены в предыдущих учебных пособиях авторов.

Каждая наука начинается с построения модели рассматриваемой системы. Особенностью технической диагностики является построение не только модели системы, но и соответствующей ей модели дефекта. Для простых цифровых систем наиболее распространена структурно-логическая модель системы и соответствующая ей константная модель дефекта. Для более сложных систем используются различные варианты функциональных моделей объекта с соответствующими им функциональными моделями дефектами.

В ряде случаев, например при рассмотрении микропроцессорных систем, используются комбинированные диагностические модели: функционально-структурные.

В первой части главы рассматривается построение проверяющих тестов для цифровых устройств. Приводится методика построения теста с помощью активизации существенного пути, использующая структурно-логическую модель объекта и константную модель дефектов. Данная методика позволяет читателю наилучшим способом усвоить особенности построения проверяющих тестов для комбинационных устройств.

Поскольку цифровые устройства не ограничиваются комбинационными схемами, далее предлагается модификация метода, позволяющая применить его и для схем с памятью. Показано, как представить последовательную схему в виде ряда комбинационных копий, а затем использовать эти копии для построения тестовых наборов, используя метод активизации существенного пути.

Особое внимание уделено вопросам встроенного функционального контроля технических систем. Встроенный функциональный контроль системы может быть реализован, только если функционирование контролируемого устройства отличается некоторой закономерностью, которая позволяет выделить правильные выходные наборы, соответствующие работе контролируемого устройства без неисправностей, из общей совокупности возможных выходных наборов. Для определения полноты контроля используется понятие самопроверяемости.

Для наиболее распространенного класса цифровых устройств – микропроцессоров – предлагаются диагностические модели, а также целый ряд методов контроля механизмов выборки, хранения и дешифрации команд. Методы контроля делятся на пошаговые и блоковые. Приводится методология анализа и критерии сравнения пошаговых и блоковых методов контроля.

Пошаговые методы контроля позволяют быстрее обнаруживать отказы и сбои, а также проводить восстановление системы после сбоя, однако требуют вносить в программу большую избыточность. Для блоковых методов контроля избыточность меньше, однако отказы могут обнаруживаться со значительной задержкой. Читатель может определить, какие из приведенных критериев являются для его системы наиболее значимыми, и выбрать подходящий вариант построения схемы встроенного контроля.

В качестве технологии диагностирования, позволяющей работать не только с цифровыми, но и с гибридными системами, предлагаются самообучаемые экспертные системы. Показано, что в отличие от обучаемых экспертных системы самообучаемые системы самостоятельно вырабатывают правила принятия решений, вследствие чего необходимо правильно выбрать критерии, которые использует самообучаемая экспертная система в процессе обучения.

Если эти параметры не самоочевидны, то самообучение экспертной системы может не привести к удовлетворительным результатам. Рассматриваются два алгоритма самообучения экспертной системы: по максимальной вероятности (для системы с цифровыми параметрами) и по наименьшему расстоянию (для системы с аналоговыми параметрами). К сожалению, убедиться в целесообразности применения самообучаемой экспертной систем, равно как и выбранных критериев, можно только после успешно закончившегося периода обучения.

Вопросы и задания

1. В чем разница между исправной и работоспособной системой?

2. Как связана модель объекта с моделью дефекта? Приведите пример модели дефекта для конкретной модели объекта.

3. Чем отличается система тестового диагностирования от системы встроенного функционального контроля?

4. В чем заключается метод построения тестов с помощью активизации существенного пути?

5. Как строится комбинационная модель последовательностной схемы?

6. Какова размерность теста, построенного по комбинационной модели последовательностной схемы?

7. Сколько функций, в общем случае, должна выполнять схема встроенного контроля?

8. Для чего предназначены схемы сжатия?

9. Охарактеризуйте диагностическую модель устройства управления микропроцессорной системы.

10. Какие критерии используются для оценки методов встроенного функционального контроля цифровых систем?

11. Чем характеризуются методы пошагового контроля правильности хода программ?

12. Изложите суть любого (по вашему выбору) метода пошагового контроля правильности хода программ.

13. Чем характеризуются методы блокового контроля правильности хода программ?

14. Изложите суть любого (по вашему выбору) метода блокового контроля правильности хода программ.

15. Приведите четыре модели обучения.

16. В чем разница между обучаемыми и самообучаемыми экспертными системами?

17. Как выглядит алгоритм обучения по максимальной вероятности?

18. В каком случае система считается обученной?

19. Как выглядит алгоритм обучения по наименьшему расстоянию?

20. В чем заключается проблема прогнозирования технического состояния узла?

Список литературы

1. Основы технической диагностики / под ред. П.П. Пархоменко. – М.: Энергия, 1976. – 464 с.

2. Пархоменко П.П., Согомонян Е.С. Основы технической диагностики. – М.: Энергоиздат, 1981. – 321 с.

3. Кон Е.Л., Кулагина М.М. Встроенный функциональный контроль устройств управления микропроцессорных систем. – Пермь: Перм. обл. упр. ВНТО радиотехники, электроники и связи им.

А.С. Попова, 1989. – 74 с.

4. Гончаровский О.В., Кон Е.Л. Проектирование диагностических и отладочных стендов при производстве аппаратуры связи. Тестовое диагностирование и контролепригодное проектирование цифровых устройств: учеб. пособие / Перм. гос. техн. ун-т. – Пермь, 2005. – 73 с.

5. Белоусов В.В., Кон Е.Л., Кулагина М.М. Надежность средств и систем. Применение теории нечетких множеств и теории категорий для решения задач надежности, технической диагностики и телекоммуникации: учеб. пособие. – Пермь, 2002. – 116 с.

6. С.И. Николенко, Тулупьев А.Л. Самообучающиеся системы. – М., МЦНМО, 2009. – 288 с.

7. Дианов В.Н. Диагностика и надежность автоматических систем. – М.: МТИУ, 2005. – 160 с.

Рандомно подобранные статьи с сайта:

Прогнозирование состояния РЭC


Похожие статьи:

admin