Библиотечный каталог авторефератов Украины

Рис. 2. Структура алгоритму ідентифікації щільності розподілу ймовірностей.

моделі

,

де: ρji – вагові коефіцієнти (j-1) квадратичного наближення схеми МНМ:

;Δi – СМНЕФ у часовому перетині ti; σi – СКВ похибки результату вимірювань параметра Yi; Ik(Е) – індикаторна функція к-го розряду двійкового коду Е моделі. Розв’язання наведеного рівняння дає оцінку похибок екстраполяції в перетині прогнозу:

.

В основу адаптивної інформаційної системи технічної діагностики покладені розроблені алгоритми розв’язання завдання прогнозу. Вони є математичними засобами, які дозволяють за даними вимірювань визначити значення діагностичного параметра у майбутньому, а отже розцінюються як основа методики випробувань об’єкта контролю за прогнозованим параметром.

Апріорна достовірність прогнозу РД з урахуванням відтворюваності моделей розподілу ймовірностей оцінювалась за рівнянням , де χS  – каппа-статистика.

Для проведення атестації розрахункових процедур в якості еталонних використані початкові дані, за якими в методиці оцінювання незсувності та ефективності моделей Інституту технічної кібернетики ім. Глушкова, визначалася завадостійкість в класі степеневих рядів алгоритмів методу групового врахування аргументів при розподілі Гауса для некорельованого шуму у випадку, коли алгоритми багатокритеріальної селекції втрачають свою працездатність.

Характеристики достовірності прогнозу, моделями які забезпечують значення каппа-критерію більше 0,9, наведені в таблицях 1 та 2.

Таблиця 1

3начения полурозмаху методичної складової похибки прогнозу  δе 

та відповідні ймовірності помилкових та невиявлених відмов

Таблиця 2

Достовірність прогнозування РД

Аналіз даних таблиць показує, що синтезовані процедури забезпечують малі значення РЛ.О і РН.О такими моделями, для яких значення каппа-критерію показують відтворюваність вище 0,9 (максимальне значення РЛ.О складає 0,03044, що відповідає 3 %, максимальне значення РН.О складає 0,06137, що відповідає 6 %); у той же час ці процедури забезпечують високі значення достовірності прогнозу (для використаних даних мінімальне значення РД складає 0,82152, що відповідає 82 %). Підтверджені чутливість МНК-оцінок до статистичної неоднорідності даних, можлива втрата працездатності деяких алгоритмів МГУА, більш висока завадостійкість алгоритмів ММК.

Для перевірки можливості розроблених алгоритмів моделювати довільні розподіли, проведено експеримент по відновленню щільностей розподілу ймовірностей різного виду. У випадку розподілу випадкової величини X у вигляді суміші розподілів Гауса і величиною Z – за рівномірним законом для розрахунку ймовірності відмови в конкретний час у майбутньому Рвідм(tпрогн) можливо використання співвідношення, отриманого для атестації алгоритмів на еталонних даних:

,

де σj – середньоквадратичне відхилення, μj – математичне очікування, Pj – ваговій коефіцієнт  j-ї компоненти суміші розподілів Гауса моделі закону розподілу випадкової величини X, відповідно; Q – кількість компонентів у суміші розподілів Гауса моделі розподілу X; k – крок алгоритму розрахунку.

Зв’язок  розроблених алгоритмів наведено на рис. 3.

Місце адаптивної інформаційної системи технічної діагностики з прогнозуванням в системі ТОіР наведено на рис. 4.

Рис. 3. Структура розроблених алгоритмів та розрахункових співвідношень.

У четвертому розділі розв’я-зана задача оцінювання ефективності систем ТОіР. Обґрунтована можливість моделювання систем технічного забезпечення експлуатації з використанням існуючого науково-методичного апарату. Значення коефіцієнту оперативної готовності Ког для однакових моментів часу визначалися з використанням оператораторної моделі системи ТОіР відповідно до ланцюжка операцій “використання” – “контроль технічного стану” – “відновлення справності” – “використання”.

Аналіз підсумків моделювання свідчить про можливість продовження ресурсу експлуатації, наприклад, контрольно-перевірочної апаратури ПівдОК до 12 – 14 років (рис. 5).

Рис. 5. Підсумки моделювання Ког.

Практична реалізація результатів дисертаційного дослідження дозволила адаптувати “План регламенту керованих ракет ПівдОК” до умов експлуатації озброєння в Збройних силах України та обґрунтувати найбільш раціональну організаційно-штатну структуру військової частини А-1454.

заГАЛЬНІ ВИСНОВКИ

1. Аналізом літературних джерел встановлено, що важливість коректного розв’язання задачі синтезу інформаційних систем управління параметрами СТС визначається тим, що синтез методичного апарату, який повинен ґрунтуватися на алгоритмах ідентифікації інформаційних моделей за статистично неоднорідними даними обмеженого обсягу, дозволяє реалізовувати на практиці контроль із прогнозуванням поведінки діагностичних параметрів. Це дає можливість переходу до найбільш прогресивної стратегії обслуговування – стратегії ТОіР за прогнозованим технічним станом.
2. Контроль із прогнозом поведінки параметрів є ефективним засобом скорочення експлуатаційних витрат для СТС, з одного боку, і підвищення рівня їхнього технічного стану, а також збільшення ресурсу експлуатації – з іншого. Доведено, що прогнозування ймовірностей відмов виключає пошук несправностей, дозволяє обґрунтовано проводити профілактику поступових відмов, найбільш повно використовувати ресурс дорогих комплектуючих елементів. Встановлено також, що прогнозування часу виходу діагностичних параметрів за межі експлуатаційних допусків уможливлює адаптацію об’єму і періодичності заходів ТОіР СТС, підвищує ефективність ремонтно-відбудовних робіт і профілактик.
3. Специфіка управління діагностичними параметрами СТС полягає у відсутності достовірної апріорної інформації про ймовірносні характеристики дрейфу діагностичних параметрів, обмеженому обсязі початкових статистичних даних та статистичній неоднорідності останніх. Тому використання для розв’язання задачі вже існуючих методів неможливо. У зв’язку з цим, для розв’язання головної наукової задачі дисертаційного дослідження був використаний науково-методичний апарат ММК в якості генератора прикладних алгоритмів прогнозу. Логіка статистичного висновку використаного методу зводиться до прямої перевірки адекватності апостеріорних інформаційних моделей для прогнозування за наявними даними.
4. Для підвищення статистичної стійкості медіанного алгоритму ММК, який використовує при обробці результатів вимірювань розрахункову схему квадратичних наближень Вайсфельда-Мудрова МНМ, запропоновано додатково враховувати у вагових коефіцієнтах середній модуль похибки вимірювань відповідно до класу точності діагностичного устаткування.
5. Для оперативного виявлення структурних змін моделей дрейфу для прогнозу відома трьохточкова процедура виявлення розладок моделі узагальнена на випадок одного, двох та чотирьох відліків.
6. Модифікована відома інтерквантильна модель дрейфу випадкового процесу, у якій замість непараметричної оцінки щільності розподілу ймовірностей використана суміш довільних розподілів, а в якості оцінки невиключеної систематичної похибки використаний рівномірний розподіл.
7. Розроблено алгоритм ідентифікації невідомої щільності розподілу ймовірностей випадкового процесу в класі сумішей розподілів, який є раціональним за каппа-критерієм статистичної відтворюваності, а також дозволяє будувати параметричні оцінки щільності розподілів, в загальному випадку, довільного вигляду, в тому числі і несиметричних.
8. Отримані розрахункові співвідношення: для характеристик достовірності контролю з прогнозуванням для випадку негаусового розподілу, для величини керуючого впливу на випадковий процес дрейфу з урахуванням результату прогнозу часу виходу його за межі двосторонніх допусків. Синтезовані алгоритми піддані метрологічній атестації, що підтвердило забезпечення ними необхідних характеристик достовірності. Розв’язано задачу проведення оцінки ефективності застосування адаптивної системи технічної діагностики.
9. Розроблено комплекс алгоритмів для практичної реалізації адаптивної інформаційної системи технічної діагностики СТС із числовим вимірювальним контролем стану. Реалізація результатів дисертаційного дослідження дозволила адаптувати “План регламенту керованих ракет ПівдОК” до умов експлуатації озброєння в Збройних силах України та обґрунтувати раціональну організаційно-штатну структуру в/ч А-1454.

СПИСОК ОПУБЛІКОВАНИХ ПРАЦЬ ЗА ТЕМОЮ ДИСЕРТАЦІЇ

1. Левченко А.О., Бугаев С.Н., Хаджипуло Ю.Б. Можливості використання операторних моделей процесів забезпечення експлуатації / Збірка наукових праць Одеського інституту сухопутних військ. – 1999. – № 5. – Ч. 1. –        С. 46 – 52.
2. Левченко А.О. Алгоритм ідентифікації щільності розподілу ймовірностей випадкового процесу дрейфу параметрів в класі сумішей розподілів при неодиничності компонента в суміші / Вісник Харківського державного політехнічного університету. – 1999. – Вип. 74. – С. 79 – 84.
3. Левченко А.О. Визначення етапів реалізації прогнозуючого контролю – можливій альтернативі існуючій системі ТО і Р складних об'єктів / Збірка наукових праць Одеського інституту сухопутних військ. – 2000. – № 5. – Ч. 2. –  С. 49 – 53.
4. Левченко А.О., Фролов В.Я., Яковлев М.Ю. Ідентифікація діагностичної інформації про технічний стан об’єкту при відсутності апріорних даних о характеристиках випадкових факторів / Збірка наукових праць Державного університету ім. Н.Є. Жуковського “ХАІ”. Відкриті інформаційні та комп'ютерні технології. – 1999. – Вип. 5. – С. 135 – 138.
5. Левченко А.О. Визначення характеристик достовірності індивідуального прогнозу параметрів, оцінювання робастності та стійкості прогнозуючих ММК-алгоритмів / Вісник Харківського державного політехнічного університету. – 2000. – Вип. 104. – С. 93 – 97.
6. Оптимізація технічного обслуговування і ремонту групи однотипних складних технічних комплексів під час зберігання / А.О. Левченко, В.Я. Фролов, М.Ю. Яковлев та ін. / Збірка наукових праць Державного університету ім. Н.Е. Жуковського “ХАІ”. Відкриті інформаційні та комп'ютерні технології. – 2000. – Вип. 8. – С. 95 – 98.
7. Левченко А.О. Алгоритм прогнозуючого контролю для технологічної системи керування параметрами технічних засобів / Труди Одеського національного політехнічного університету. – 2000. – Вип. 2(11). – С. 133 – 136.
8. Левченко А.О. Кількісні характеристики точності алгоритмів прогнозу / Збірка наукових праць Одеського інституту сухопутних військ. – 2001. –   № 6. – Ч. 1. – С. 32 – 34.
9. Левченко А.О. Вибір величини керуючого впливу на параметри РЕА з урахуванням прогнозу їхнього поводження / Збірка наукових праць Одеського інституту сухопутних військ. – 2002. – № 7. – Ч. 1. – С. 46 – 48.
10. Левченко А.О. Узагальнена процедура виявлення структурних змін статистичних даних адаптивної системи метрологічного супроводу з прогнозуванням / Збірка наукових праць Одеського інституту сухопутних військ. – 2003. – № 8. – Ч. 1. – С. 73 – 76.
11. Левченко А.О. Перспективні системи технічного забезпечення експлуатації складних засобів та їх викладання // Матеріали 5-ї міжнародної науково-методичної конференції “Удосконалення підготовки фахівців”. –  Одеса: ОДАБТ, 2000. – С. 216 – 217.
12. Левченко А.О., Крижний А.В., Бугаєв С.В. Алгоритми максимуму компактності ідентифікації інтерполяційних прогнозуючих моделей деградаційних процесів // Матеріали 5-ї міжнародної науково-методичної конференції “Удосконалення підготовки фахівців”. –  Одеса: ОДАБТ, 2000. –  С. 229 – 230.
13. Левченко А.О. Технологічна система керування параметрами об’єктів з числовим вимірювальним контролем стану // Матеріали 8-ї Міжнародної науково-технічної конференції “Інформаційні технології: наука, техніка, технологія, освіта, здоров'я”. – Харків, 2000. – С. 156 – 157.
14. Левченко А.О. Комплекс алгоритмів та розрахункових співвідношень синтезу індивідуальних технологічних систем керування параметрами // Матеріали 3-ї Міжнародної науково-практичної конференції “Современные информационные и электронные технологии”. Одеса, 2003. – С. 116.
15. Левченко А.О. Адаптивна автоматична система метрологічного супроводження з прогнозуванням // Матеріали 3-ї наукової конференції молодих вчених ХВУ. – Харків, 2003. – С. 23.
16. Левченко А.О. Засоби атестації систем метрологічного супроводження // Матеріали 3-ї науково-технічної конференції “Стан і розвиток військово-морських сил Збройних сил України на сучасному етапі”. – Севастополь, 2003. – С. 158 – 160.
17. Становський О.Л., Левченко А.О. Аналіз значень середніх модулів нев’язок і помилок екстраполяційних функціоналів моделей дрейфу / Матеріали ХІ семінару “Моделювання в прикладних наукових дослідженнях”. – Одеса: ОНПУ, 2004. – С. 5.
18. Становський О.Л., Левченко А.О. Адаптивная система технической диагностики с прогнозированием как элемент искусственного интеллекта управления техническим состоянием сложных объектов / Матеріали ХІ семінару “Моделювання в прикладних наукових дослідженнях”. – Одеса: ОНПУ, 2004. – С. 6 – 7.

Левченко А.О. Розроблення адаптивної системи технічної діагностики з прогнозуванням. – Рукопис.

Дисертація  на здобуття наукового ступеня кандидата технічних наук за спеціальністю 05.13.06 – Автоматизовані системи управління та прогресивні інформаційні технології. – Одеський національний політехнічний університет, Одеса, 2004.

Дисертація присвячена забезпеченню необхідного рівня безвідмовності СТС за рахунок застосування адаптивної інформаційної системи технічної діагностики з прогнозуванням. Розроблені алгоритми стійкого індивідуального оперативного прогнозу параметричної надійності СТС за статистично неоднорідними даними обмеженого обсягу при відсутності апріорних відомостей про ймовірносні характеристики процесу дрейфу параметрів. Виконано обґрунтування структури алгоритму ідентифікації моделі дрейфу параметра з урахуванням відомого часу відновлення технічного стану. Виконано синтез алгоритму ідентифікації щільності розподілу ймовірностей випадкового процесу дрейфу параметрів у класі суміші невідомого розподілу при неодиничності компонентів у суміші. Отримані розрахункові співвідношення для величини керуючого впливу на процес дрейфу параметра при використанні результатів прогнозу моменту його виходу за межі експлуатаційних допусків. Виконано оцінювання ефективності застосування адаптивної інформаційної системи.

Ключові слова: адаптивна інформаційна система, технічна діагностика, прогнозування, дрейф параметра, ймовірність випадкового процесу.

Levchenko A.A. The development of adaptive technical diagnostics system with forecasting. – Manuscript.

The dissertation seeking scientific degree of the candidate of technical science in specialty 05.13.06 – Automatic control systems and progressive information technologies. – Odessa national polytechnic university, Odessa, 2004.

The dissertation is devoted to maintenance of a necessary level of non-failure operation СТS due to use of adaptive information system of technical diagnostics with forecasting. Algorithms of the proof individual operative forecast of parametrical reliability СТS on statistically non-uniform data of the limited volume are developed at absence of aprioristic data on probability of the characteristic of process of drift of parameters. The substantiation of structure of algorithm of identification of model of drift of parameter is executed in view of known time of updating of a technical condition. Synthesis of algorithm of identification of density of distribution of probabilities of casual process of drift of parameters in a class of a mix of unknown distribution is executed at not one components in a mix. Settlement ratio for size of managing influence on process of drift of parameter are received at use of results of the forecast of the moment of its output for borders of operational admissions. It is executed estimate efficiency of use of adaptive information system.

Key words: adaptive information system, technical diagnostics, forecasting, drift of parameter, probability of casual process.

Левченко А.А. Разработка адаптивной системы технической диагностики c прогнозированием. – Рукопись.

Диссертация  на соискание ученой степени кандидата технических наук по специальности 05.13.06 – Автоматизированные системы управления и прогрессивные информационные технологии. – Одесский национальный политехнический университет, Одесса, 2004.

Диссертация посвящена обеспечению необходимого уровня безотказности СТС за счет использования адаптивной информационной системы технической диагностики с прогнозированием. Разработаны алгоритмы стойкого индивидуального оперативного прогноза параметрической надежности СТС по статистически неоднородным данным ограниченного объема при отсутствии априорных сведений о вероятности характеристики процесса дрейфа параметров. Выполнено обоснование структуры алгоритма идентификации модели дрейфа параметра с учетом известного времени обновления технического состояния. Выполнен синтез алгоритма идентификации плотности распределения вероятностей случайного процесса дрейфа параметров в классе смеси неизвестного распределения при неединичности компонентов в смеси. Получены расчетные соотношения для величины управляющего воздействия на процесс дрейфа параметра при использовании результатов прогноза момента его выхода за границы эксплуатационных допусков. Выполнено оценивание эффективности использования адаптивной информационной системы.

Целью исследования является повышение уровня безотказности СТС по постепенным отказам за счет разработки и внедрения адаптивной информационной системы технической диагностики с прогнозированием.

Для построения алгоритма прогноза параметрической надежности применен метод максимума компактности статистических моделей в качестве генератора прикладных алгоритмов решения начальных задач математической статистики. Для параметрической идентификации моделей в алгоритме применяется вычислительная процедура вариационно-взвешенных квадратичных приближений метода наименьших модулей. Для построения алгоритма идентификации модели дрейфа диагностического параметра использован метод максимума эмпирического правдоподобия с каппа-критерием эквивалентности моделей метода максимума компактности. Для проведения расчетного эксперимента по проверке работоспособности разработанных алгоритмов применены уравнения вариаций в схеме квадратичных приближений метода минимакса. Для оценки эффективности применения адаптивной информационной системы технической диагностики с прогнозированием применен метод динамического баланса меры, а для параметрической идентификации моделей – метод максимума компактности со средней медианой.

Научная новизна полученных результатов состоит в развитии и углублении теоретических и методических основ построения стойких робастных алгоритмов прогнозирования поведения параметров СТС. Разработан алгоритм идентификации плотности распределения вероятностей случайного процесса дрейфа диагностических параметров в классе смесей распределений, в котором за счет использования максимума воспроизводимости информационной моделью начальных данных в качестве критерия, вид закона распределения в смеси автоматически определяется индивидуально для каждого образца СТС по данным измерительного контроля. В весовых коэффициентах расчетной процедуры вариационно-взвешенных квадратичных приближений алгоритма идентификации информационной модели дрейфа диагностических параметров, в отличие от существующих алгоритмов, учитываются погрешности средств контроля. Предложен алгоритм проверки наличия структурных изменений информационных моделей путем его распространения на случаи одно, двух и четырех отсчетов после регулирования. Получены расчетные соотношения для величины управляющего воздействия на процесс дрейфа диагностического параметра, базирующиеся на критерии обеспечения максимального времени безотказной работы по постепенным отказам. Получены алгоритмы и соотношения для синтеза адаптивных информационных систем технической диагностики с прогнозированием по статистически неоднородным данным ограниченного объема без предположений о виде законов распределения диагностических параметров. Предложено использование в качестве критерия эффективности систем технического обеспечения эксплуатации наличие возрастания сроков безотказной эксплуатации СТС.

Алгоритмы идентификации плотности распределения вероятностей и идентификации информационной модели дрейфа являются замкнутыми и программно реализуются в качестве модулей как существующих, так и разрабатывающихся программных продуктов и рабочих мест. Обеспечена возможность синтеза стойких алгоритмов контроля с прогнозированием в качестве основы индивидуальных систем управления диагностическими параметрами технологического типа и перехода к построению систем технического обеспечения эксплуатации с использованием стратегии обслуживания по состоянию с прогнозом параметров. Обеспечены обоснования дальнейшей эксплуатации СТС, которые имеют запас ресурса, но выслужили сроки эксплуатации, за счет индивидуального прогнозирования параметрической надежности.

Разработка “Плана регламента управляемых ракет Юж.ОК” в войсковой части А-3263 с использованием системы технической  диагностики с прогнозированием в качестве наиболее целесообразной системы обслуживания позволило наладить их обслуживание меньшим количеством контрольно-проверочных машин с проведением работ постоянными группами специалистов частей и соединений соответствующих служб Юж.ОК. Применение адаптивной информационной системы технической диагностики позволило обосновать введение отделения ТО в организационно-штатное построение в/ч А-1454, что одновременно с расширением номенклатуры образцов обслуживаемого вооружения позволило сократить значительное количество гражданских специалистов.

Ключевые слова: адаптивная информационная система, техническая диагностика, прогнозирование, дрейф параметра, вероятность случайного процесса.