|
Кіровоградський національний технічний університет
Шефер Олександр Віталійович
УДК 681.51
Діагностика стану і параметрів автоматизованої системи управління виробництвом кварцових трубок
Спеціальність 05.13.07 – Автоматизація
технологічних процесів
АВТОРЕФЕРАТ
дисертації на здобуття наукового ступеня
кандидата технічних наук
Кіровоград – 2004
Дисертацією є рукопис.
Робота виконана на кафедрі автоматики та електропривода Полтавського національного технічного університету імені Юрія Кондратюка Міністерства освіти і науки України.
Науковий керівник: - доктор технічних наук, професор Галай Микола Васильович, Полтавський національний технічний університет імені Юрія Кондратюка, завідувач кафедри автоматики та електропривода.
Офіційні опоненти: - доктор технічних наук, професор Сидоренко Володимир Володимирович, Кіровоградський національний технічний університет, завідувач кафедри програмного забезпечення;
- кандидат технічних наук, доцент Кравець Петро Іванович, Національний технічний університет України “Київський політехнічний інститут”, доцент кафедри автоматики і управління в технічних системах.
Провідна установа: - Науково – виробнича корпорація “Київський інститут автоматики” Міністерства промислової політики України, м. Київ, державне науково –виробниче підприємство ”Автоматизовані інформаційні системи та технології”.
Захист відбудеться “ 23 ” жовтня 2004 р. о 9 годині на засіданні спеціалізованої вченої ради К 23.073.01 у Кіровоградському національному технічному університеті за адресою: 25006, м. Кіровоград, просп. Університетський, 8.
З дисертацією можна ознайомитись у бібліотеці Кіровоградського національного технічного університету за адресою: 25006, м. Кіровоград, просп. Університетський, 8.
Автореферат розісланий “ 18 ” вересня 2004 р.
Вчений секретар
спеціалізованої вченої ради В.М. Каліч
ЗАГАЛЬНА ХАРАКТЕРИСТИКА РОБОТИ
Актуальність теми. Діагностування та забезпечення надійності автоматизованих систем управління технологічними процесами (АСУТП) – дозволяють забезпечити високі якісні характеристики процесу. Підвищення надійності шляхом резервування апаратних елементів системи з підвищеним ризиком функціонування приводить до значного зростання вартості АСУТП та її обслуговування. Перспективним методом підвищення надійності є системний (модельний) підхід: розробка та впровадження систем виявлення та визначення місцезнаходження можливих відмов (СВВМВ) за допомогою математичних моделей і статистичних методів прийняття рішень.
У галузі розробки теорії і практики діагностування для забезпечення надійності АСУТП працюють вчені багатьох країн світу. Часто використовуються моделі динаміки процесів у просторі станів, які зручні для параметричної ідентифікації, оптимального оцінювання станів та виводу законів керування. Популярні нейромережеві моделі, моделі у вигляді множини логічних правил, що базуються на нечітких (лінгвістичних) змінних, моделі мережевого типу на основі застосування байесівського правила виводу та комбінації цих моделей. Розмаїття методів викликане широким спектром процесів – від чітко визначених кількісно до повністю нечіткого якісного представлення. Кожний із підходів має свої переваги і недоліки. Після вибору та побудови моделі необхідно вибрати чи розробити ефективний метод прийняття рішення щодо наявності пошкоджень у системі. Для прийняття рішень використовують такий інформативний елемент як нев’язка, вона має різні властивості в режимі нормального функціонування та при пошкодженнях. Це дозволяє виявити аномалії функціонування процесу, а в багатьох випадках визначити їх місцезнаходження. Спільне застосування різних підходів підвищує ймовірність правильної діагностики.
Дисертаційна робота присвячена розробці методів та алгоритмів побудови СВВМВ процесу витягування кварцових трубок із розігрітого до м’якого стану кварцового блоку. Процес нестаціонарний, система функціонує в умовах впливу випадкових зовнішніх збурень. Для створення СВВМВ побудовано математичні моделі процесу витягування трубки та коливань установки. У СВВМВ моделі об’єднано з методами прийняття рішень щодо наявності пошкоджень у системі. Використовується оптимальна фільтрація для оцінювання стану та генерації залишків. Для прийняття рішень щодо можливих аномалій прийняті узагальнене співвідношення правдоподібності, статистики Колмогорова-Смірнова та Льюнга-Бокса. Для виявлення на ранніх стадіях прихованих шумами періодичних коливань конструкціїї установки застосовано кореляційний підхід. Моделі та алгоритми об’єднано в систему виявлення та визначення місцезнаходження пошкоджень, яка реалізована на засобах обчислювальної техніки.
Зв’язок роботи з науковими програмами, планами, темами. Дисертація виконана у відповідності до науково-дослідної роботи ”Обгрунтування, розробка та дослідження системи контролю геометричних характеристик неметалічних трубок”(номер ДР № 0196U006057), згідно з державним замовленням на науково-технічні роботи з пріоритетних напрямків розвитку науки і техніки. Робота відповідає напрямку наукових досліджень кафедри “Автоматики та електропривода” Полтавського національного технічного університету імені Юрія Кондратюка і тематичному плану № 217-11/99 науково-дослідних робіт на період 2000-2005 р., затвердженому науково-технічною радою ТОВ ”Полтавський завод ГРЛ ”.
Мета і задачі дослідження. Мета роботи полягає у підвищенні надійності, ефективності і точності функціонування АСУТП витягування кварцових трубок шляхом створення системи виявлення та визначення місцезнаходження відмов АСУТП на основі об’єднання методів оптимальної фільтрації, параметричної ідентифікації, статистичної обробки даних та прийняття рішень. Досягнення мети здійснюється шляхом розв’язання наступних задач:
- дослідження особливостей функціонування установки для автоматичного керування процесом витягування кварцових трубок із урахуванням впливу зовнішніх збурень та похибок вимірів і створення математичної моделі процесу витягування;
- аналіз поточного стану установки витягування кварцових трубок на основі створеної моделі процесу, оптимальної фільтрації, узагальненого співвідношення правдоподібності та кореляційних перетворень;
- розробка функціонально надійної системи керування процесом витягування кварцових трубок шляхом створення підсистеми діагностики її стану, яка дозволяє виробляти продукцію із заданими параметрами якості та забезпечити надійність і економічну ефективність установки.
Об’єктом дослідження є промислова установка витягування кварцових трубок.
Предметом дослідження є система управління нестаціонарним стохастичним процесом витягування кварцових трубок.
Методи дослідження базуються на положеннях сучасної теорії автоматичного керування, методах теорії оптимального оцінювання параметрів і станів динамічних систем, статистичному аналізі вимірювальних даних, методах імітаційного моделювання, обчислювальної математики та прийняття рішень.
Наукова новизна одержаних результатів полягає у наступному:
1. Отримано математичні залежності для процесу перетворення кварцового блока в трубку та коливань установки, які, на відміну від існуючих, описують не тільки режими її роботи, а й коливання, зумовлені впливом випадкових зовнішніх збурень, що впливають на якість роботи.
2. Запропоновано підхід до ідентифікації параметрів моделі установки на основі аналізу вільних або вимушених коливань. Для зменшення кількості датчиків запропоновано апроксимацію значень швидкості відхилень та власне відхилень елементів конструкції від рівноважного стану ортогональними поліномами. Доведено, що використання кореляційних методів контролю вібрацій установки витягування кварцових трубок дає можливість виявляти їх на ранніх стадіях, забезпечуючи надійність та безвідмовну роботу системи.
3. Розроблено метод визначення відмов у системі керування на основі фільтра Калмана та узагальненого співвідношення правдоподібності. Метод забезпечує високу надійність коректного визначення поточного стану об’єкта керування в умовах впливу зовнішніх збурень та наявності похибок вимірів. Побудовано діагностичну систему для двигунів на основі банку чутливих фільтрів, виходи яких відповідають визначеному типу пошкодження. Для генерування сигналів, що характеризують пошкодження, використано фільтр Калмана, а рішення щодо наявності пошкодження приймається на основі статистики Льюнга-Бокса та узагальненого співвідношення правдоподібності.
4. Для своєчасного виявлення можливості виникнення відмови в АСУТП, пов’язаної з поступовою зміною параметрів об’єкта керування, запропоновано режим активної ідентифікації, який використовує (для гарантії збіжності процесу оцінювання параметрів) процедуру послідовної зміни структур моделей, які настроюються.
Практичне значення одержаних результатів визначається їх спрямованістю на підвищення надійності функціонування АСУТП витягування кварцових трубок шляхом використання модельного підходу до побудови системи виявлення та визначення місцезнаходження відмов. Новими практичними результатами є застосування методики побудови СВВМВ на основі модельного підходу, алгоритму прийняття рішень щодо наявності відмови на основі узагальненого співвідношення правдоподібності, а також виявлення вібрацій з використанням багаторівневого кореляційного аналізу та відповідного критерію виявлення прихованих шумами періодичностей. Розроблений кореляційний алгоритм виявляє на ранніх стадіях вібрації установки та запобігає виготовленню неякісної продукції. Застосування запропонованих розробок дозволяє на 10% зменшити брак та підвищити продуктивність праці.
Результати дисертаційної роботи використано в навчальному процесі при викладанні курсів “Кібернетичні системи автоматики”, „Автоматизація технологічних процесів”, у курсовому і дипломному проектуванні на кафедрі “Автоматики та електропривода” ПНТУ імені Юрія Кондратюка, про що свідчить відповідний акт.
Особистий внесок здобувача в отримання нових результатів. Наукові результати, наведені в дисертації, одержані автором самостійно. У публікаціях, виконаних у співавторстві, особистий внесок автора полягає в наступному: у монографії [1] – методи ідентифікації для оцінювання параметрів нелінійних нестаціонарних динамічних об’єктів; у роботі [2] - критерій виявлення прихованих шумами періодичностей, статистичне моделювання; у [3] - алгоритм визначення параметрів; у роботі [4] - оцінювання параметрів моделей; у [5] - ідентифікація стохастичних нелінійних систем; у [6] – оптимальне планування експерименту з метою контролю малого параметра; у [7] – ідентифікація процесу витягування склотрубок в невизначених нестаціонарних умовах; у [8] – байесівський підхід для діагностики систем керування.
Апробація результатів дисертації. Основні положення й результати досліджень доповідались, обговорювались та були схвалені на міжнародних конференціях: 10–ій Міжнародній конференції по автоматичному управлінню “Автоматика-2003”( м. Севастополь, 2003 р.); VII Міжнародній науково-практичній конференції “Наука і освіта - 2004” (м. Дніпропетровськ, 2004 р.); Міжнародній науково-технічній конференції “Сталий розвиток гірничо-металургійної промисловості” (м. Кривий Ріг, 2004 р.); ІІІ Міжнародній науково-практичній конференції “Динаміка наукових досліджень ‘2004” (м. Дніпропетровськ). В тому числі на науково-практичних конференціях викладачів, аспірантів та студентів Полтавського національного технічного університету імені Юрія Кондратюка в 2001-2004 рр., Кіровоградського національного технічного університету в 2003-2004 рр., другій всеукраїнській науково-технічній конференції молодих вчених і спеціалістів “Електромеханічні системи, методи моделювання та оптимізації” (м.Кременчук, 2004 р.); а також на засіданнях кафедр автоматики та електропривода Полтавського національного технічного університету імені Юрія Кондратюка та автоматизації виробничих процесів Кіровоградського національного технічного університету в 2001-2004 рр.
Публікації. За темою дисертації опубліковано 12 друкованих праць, у тому числі 1 монографія, 4 журнальні статті, 1 стаття в збірнику наукових праць, 5 у збірниках матеріалів і тез доповідей на наукових конференціях.
Структура й обсяг роботи. Дисертаційна робота складається із вступу, п’яти розділів, висновків, списку використаних літературних джерел із 134 найменувань, додатків на 65 стор. Повний обсяг дисертації 210 стор., з яких основний зміст викладено на 145 стор. друкованого тексту. До складу роботи включено 40 рисунків і 13 таблиць.
ОСНОВНИЙ ЗМІСТ РОБОТИ
Вступ. Показано актуальність роботи, зв’язок із науково-дослідницькими програмами. Сформульовано мету і задачі досліджень. Визначено наукову новизну та практичне значення одержаних результатів. Розкрито апробацію результатів дисертаційної роботи.
У першому розділі “Огляд та аналіз підходів до діагностики процесу витягування кварцових трубок” виконано аналіз підходів до побудови СВВМВ, наведено класифікацію методів їх проектування. Встановлено, що найбільш поширеним підходом є модельний, який передбачає використання моделей статики та динаміки об’єктів керування для визначення реального стану системи керування, виявлення пошкоджень та їх місцезнаходження. Наведено основні типи неперервних та дискретних математичних моделей, які складають основу систем СВВМВ. Визначено, що найбільш зручними для побудови СВВМВ є моделі в просторі станів:
 ,  , (1)
де  вектори станів, сигналів керування, вимірів та збурень, відповідно, необхідної вимірності;  вектор шумів вимірів;  відомі матриці об’єкта. Вектор  характеризує наявність або відсутність відмови, а його елементи  відповідають кожному визначеному типу відмови. Матриці  називають матрицями впливу відмов на характеристики функціонування об’єкта.
Визначено типи робастності, яким повинна задовольняти СВВМВ: по відношенню до початкових умов, нелінійностей, збурень стану та шуму вимірів, немодельованої динаміки. Встановлено характерні для СВВМВ структуровані та неструктуровані типи невизначеностей. Виконано аналіз можливості застосування алгоритмів ідентифікації до контролю та діагностики динамічних систем. Встановлено, що існує можливість побудови надійних систем діагностики на основі алгоритмів параметричної ідентифікації, які об’єднуються з системою класифікації можливих ситуацій в АСУТП.
Рис.1. Структура системи керування з СВВМВ
параметрів, на основі яких приймається рішення щодо наявності відмови чи пошкодження.
У другому розділі “Процес витягування кварцових трубок як об’єкт діагностики” виконано аналіз процесу витягування кварцових трубок.
Технологічний процес повинен забезпечувати необхідні значення  ,  , товщини  стінки трубки (Рис.2). Для цього, окрім витягування, застосовується піддув азотом трубки з середини. Керуючими величинами є струм  нагрівача, що змінює температуру  і в’язкість  блока; швидкість подачі блока  ; швидкість витягування трубки  ; тиск  азоту в трубці. Збурюючі впливи, що не контролюються: неоднорідність по довжині блоку фізико–хімічних властивостей кварцу; неідеальність геометрії блоку; зовнішні механічні збурення у вигляді коливань конструкції, що передаються на блок та трубку і, як результат, вносять заваду в оптичну систему вимірювань діаметрів.
Рис.2. Ділянка блока, де формується трубка
впливають на точність діагоналізації матричної передавальної функції системи та, як наслідок, на якість роботи системи керування. Основними керуючими змінними є швидкість витягування та тиск газу. Зроблено огляд математичних моделей, які використовують для описання процесу витягування трубки та модель коливань установки.
У третьому розділі “Загальна методика та основні методи дослідження проблеми виявлення пошкоджень установки витягування кварцових трубок” запропоновано метод ідентифікації механічних систем, що описуються системами диференційних рівнянь другого порядку та рівняннями у просторі станів.
 , (2)
Розроблено алгоритми ідентифікації складових матриць мас М, демпфування С та жорсткості К. Моделювання виконано на дослідному стенді з використанням вимірювального комплексу на базі ЕОМ з необхідними нестандартними зовнішніми пристроями і за допомогою пакету прикладних програм, призначеного для розв'язку рівнянь (2), отриманих у результаті скінченно-елементного представлення механічної конструкції.
Враховувались тільки діагональні елементи матриць  , , і  . Якщо присутні недіагональні елементи, то число вимірів необхідно збільшувати з метою досягнення лінійної незалежності рядків інформаційної матриці. Для досягнення лінійної незалежності вимірів необхідно мати число збуджуючих сил рівним або більшим від порядку системи. Метою ідентифікації є визначення оцінок власних чисел динамічної системи (2), які можуть бути використані в подальшому для порівняння з розрахунковими значеннями в задачі діагностики системи. Для зменшення кількості датчиків запропоновано використати апроксимацію вимірів за допомогою ортогональних поліномів.
Запропоновано метод визначення наявності відмов у системі (2) на основі використання фільтра Калмана (що спостерігаються у рухомому вікні), як інформативної послідовності, та узагальненого співвідношення правдоподібності. Це забезпечує надійність коректного визначення поточного стану об’єкта керування. Умовою використання методу є побудова дискретної математичної моделі динаміки процесу витягування трубок :
 , (3)
 , (4)
де  - вектор стану об’єкта;  - вектор сигналів керування;  - вектор спостережень (вимірів) вихідних сигналів;  і  - взаємно незалежні послідовності гаусового шуму з нульовими середніми та коваріаціями  і  , відповідно. Початкове значення  - випадкова гаусова змінна з відомим середнім. У випадку пошкодження об’єкта та/або вимірювальної системи матриці моделі (3), (4) зміняться на величини  ,  , або  . Це означає, що в рівнянні динаміки з’являється функція  або в рівнянні вимірів  . Наприклад, у випадку пошкодження об’єкта:
 , (5)
де  - момент часу, коли з’являється пошкодження;  -  вимірна вектор-функція, що характеризує пошкодження;  - одинична ступінчата функція, яка приймає значення 1 при  . Для оцінювання стану системи скористаємось фільтром Калмана:
 ,  ,  ,
У нормальному режимі функціонування похибка  - гаусова послідовність білого шуму з нульовим середнім та відомою коваріацією  . Позначимо цю послідовність у нормальному режимі роботи через  . При появі пошкодження:
 , (7)
де  .
Тут  матриця, елементи якої відображають вплив функції  на динаміку об’єкта; символ (*) означає операцію згортки. За допомогою виразу (7) визначають вплив пошкодження на систему (3), (4) шляхом аналізу характеристик функції (7), що змінюються в результаті настання пошкодження чи відмови. Функцію  моделювання відмови чи пошкодження апроксимують ступінчатою функцією  , рис.3. Оцінку максимальної правдоподібності  знаходять у припущенні, що вектор  , ступінчата функція  , момент часу  зв’язані співвідношенням правдоподібності.
Рис.3. Моделювання функції пошкоджень
 - квадратична норма функції, що оптимально апроксимує вплив пошкодження  на інтервалі  при застосуванні гіпотези щодо ступінчатої функції і має розподіл  . Якщо покласти, що  , то отримаємо розподіл  з  ступенями свободи, який характеризує узагальнене співвідношення правдоподібності у випадку нормального функціонування системи.
Надійність розпізнавання ситуації з наявністю пошкодження залежить від відстані між розподілами: та  . Для її оцінювання використано міру розбіжності, що характеризу-ється параметром зміщення  . Метод ефективний, якщо функція  має достатнє (для оцінювання виникнення пошкодження) зміщення (тобто в сильно діагностованому просторі).
Пошкодження можна виявити методами розпізнавання образів в їх застосуванні до максимуму редукованої кривої, що описує поведінку узагальненого співвідношення правдоподібності. Цей метод просто реалізується на практиці і не потребує значних обчислень. Дослідження показали, що навіть у випадку наявності аномалії в САК максимальне значення індексу УСП може не приймати необхідного для розпізнавання суттєвого рівня. Крім того, це значення зберігається на досить великому відрізку часу. Тому визначення наявності пошкодження вимагає застосування спеціальних методів. Запропонований нижче метод дозволяє з достатньою ймовірністю визначати наявність аномалії і суттєво зменшити число випадків хибної тривоги.
Розглянемо поведінку  індексів узагальненого співвідношення правдоподібності, які послідовно обчислюються для пар  ,  , для  послідовних вікон  , що не перетинаються (рис.4). Тобто розглянемо  індексів УСП редукованого порядку:
 , (9)
де  і  - відповідно нижня та верхня границі  го вікна  .
Індекси, що визначаються за допомогою (9) є фіксованими внаслідок того, що моменти часу, в які розглядаються ступінчаті функції, фіксуються відносно початкового моменту часу  кожного з  вікон  . При відсутності пошкодження кожний індекс  має розподіл  з  ступенями свободи. Як тільки в системі керування з’являється аномалія,  матиме нецентрований розподіл  з  ступенями свободи та зміщенням:
 . (10)
де  - ступінчата вектор-функція редукованого порядку, яка описує вектор-функцію аномалії для вікна  . Оскільки  послідовно розміщених вікон відділені одне від одного, то  фіксованих значень УСП  будуть взаємно незалежними.
Відстань між двома випадковими векторами  можна обчислити за виразом :
 . (11)
Рис.4. Ілюстрація багатовіконного підходу до визначення УСП
Якщо  приймають близькі значення для  , то величину відстані можна отримати в  разів більшою завдяки тому, що розглядаються  фіксованих значень  . Це означає, що виявлення пошкоджень та відмов у системі полегшується завдяки використанню множини вікон даних.
Задачу виявлення пошкоджень розглянуто як задачу класифікації ситуацій – коли присутні ознаки пошкодження і коли вони відсутні. Правило прийняття рішень щодо наявності пошкодження:
 (12)
Параметр  - порогове значення, що використовується для виявлення наявності пошкодження чи відмови. Для виявлення аномалій у системі використовуються лінійні дискримінантні функції  у просторі  , де  . Чим більше значення параметра зміщення для розподілу  , тим легше виявити наявність аномалії. Якщо максимізувати  по відношенню до параметра  для кожного вікна  , тобто не використовувати фіксоване значення  , то можна отримати більше значення параметра зміщення  . Це означає, що всі спостереження від  до поточного моменту часу  не використовуються, що в загальному випадку може приводити до деякої затримки при виявленні пошкодження. Щоб уникнути таких ситуацій, необхідно наблизити моменти часу  , в які обчислюються максимальні редуковані значення УСП, один до одного.
Даний підхід передбачає використання статистик, обчислених на інтервалі  , що визначаються сумою максимумів УСП редукованого порядку. Наступним кроком є порівняння отриманого значення з вибраним пороговим. Цей інтервал часу повинен бути досить довгим, щоб максимально збільшити ймовірність виявлення пошкодження. При використанні такого підходу автоматично створюється затримка виявлення пошкодження. Для реалізації запропоновано вибирати такий часовий інтервал, який не буде приводити до неприпустимих затримок з виявленням пошкоджень. Остаточним правилом визначення наявності пошкодження є наступне:
 (13)
де  і  довжина короткого та довгого часових інтервалів відповідно. На цих інтервалах обчислюються суми  і  УСП, а величини  представляють максимальні редуковані індекси УСП, обчислені в останні   моментів часу, включаючи поточний момент часу  :
 ;  . (14)
Для зменшення обчислювальних витрат у реальному часі оптимізація виконувалась через визначені проміжки часу. За початкові умови процедури (13),(14) необхідно брати дані, отримані на попередній реалізації цієї процедури.
У четвертому розділі “Розробка і дослідження кореляційних методів контролю вібрацій конструкції установки витягування кварцових трубок” для виявлення виникнення і контролю параметрів вібрацій у промислових установках розроблено кореляційне перетворення, яке полягає в наступному: з кінцевої вибірки з N вимірів суміші y(k) коливального x(k) і випадкового м(k) процесів треба визначити сигнал  . Межі, в яких може лежати значення Т, досить широкі, тому використання частотного порогового методу проблематичне.
Метод полягає в комбінації згладжування і центрування функції y(k) з операцією обчислення кореляції. Далі ця кореляція розглядається як нова функція y(ф). Вона згладжується і центрується, але вже для скороченої вибірки N-m1 дискрет ф. Далі з умови мінімуму отримують параметри xm, T і ц першого наближення кореляційного алгоритму:
J1 = (15)
Якщо відношення „шум-сигнал” і, як наслідок, min J1 досить великі, то вказані операції повторюються вже для кореляції від кореляції. На кожному і-му кроці інтервал зменшується. Щоб запобігти цьому, використано інверсне кореляційне перетворення - це функція взаємної кореляції між процесом y(t) і його дзеркальним відображенням y(-t). Процедура виявлення присутності x(t) в суміші y(t) являє собою рекурентний процес:
R(z+1) (ф) = , (16)
де  =  ; z =1,2,…; (17)
Т– проміжок часу, на якому визначена функція y(t), t  [0,T]; ф – зсув по t; 2Т1 і 2Т2 – термін усереднення, такі, що 2Т1<< , 2Т2 >> ; щ –шукана частота сигналу x(t); R(z+1) – інверсна кореляційна функція від центрованих  інверсних кореляційних функцій R(z).
Аналіз показав, що R(z)(ф) – періодична амплітудно-модульована функція. Тому більш чутливим, ніж (15), є середньоквадратичний критерій стабільності частоти.
Проведено моделювання і розрахунки для різних співвідношень  . Правило, що вирішує, є  в суміші  чи немає, полягає в наступному:
- система визначає порогові значення критеріїв  з експерименту, де  ;
- при обробці суміші  прийнято рішення, що  існує, якщо хоч один із критеріїв  має значення менше мінімального для експерименту без  .
Рис. 5. Співставлення кореляційного (1)
і частотного (2) методів
У п’ятому розділі “Застосування методів виявлення пошкоджень та контролю параметрів УВКТ” розроблено та досліджено систему визначення в реальному часі чотирьох типів пошкоджень електроприводу установки витягування кварцових трубок за правилом (12) та аналізом вектора параметрів моделей двигуна, орієнтованих на діагностику.
 . (18)
 . (19)
де  напруга, опір, струм, кутова швидкість, момент інерції ротора відповідно;  коефіцієнти, що створюють сильно діагностичний простір.
Визначення пошкоджень. При визначенні факту наявності відмови чи пошкодження надійний результат діагностування отримано за допомогою множини вектора параметрів :
  (20)
де  і–й параметр системи, що діагностується;  номінальні значення і–ого параметра системи;  виміри стандартного відхилення і–ого параметра для кількох електродвигунів. Порогове значення, яке буде перевищуватись у випадку наявності пошкодження, визначається за допомогою вибраного рівня значимості (1%, 5% або 10%) і таблиць  розподілу. З метою тестування алгоритму діагностики на 45 двигунах виконано дослідження чотирьох типів пошкоджень (I - підшипник без мастила; II - пошкодження в електричному колі якоря; III - недостатнє підмагнічування; IV - неправильний напрям обертання).
За відсутністю мастила в підшипниках (рядок 1, табл.1) спостерігається значне відхилення від номіналу параметра  , що зумовлено збільшенням тертя в підшипниках. Відхилення для інших параметрів незначне. При пошкодженні в електричному колі (рядок 2) спостерігаються відхилення параметрів R, , двигуна. Якщо недостатнє підмагнічування (рядок 3), параметри  і  мають значне від’ємне відхилення, що відповідає наявності цього пошкодження.
Таблиця 1
Значення відстаней (20) для параметрів моделей (18), (19) при наявності пошкодження
| 
