Изобретение относится к области измерительной техники и может быть использовано для контроля и анализа состояния сложных многопараметрических объектов. Данный способ может применяться в области диагностирования.
Известен способ автоматического измерения и контроля многопараметрических объектов, представленный в источнике «Автоматическая аппаратура контроля радиоэлектронного оборудования» / Под ред. Пономарева Н.Н. - М.: Советское радио, 1975, с. 5-10 и 293-318, включающий выбор с помощью коммутатора параметров, измерение параметров, преобразование параметров в цифровые данные, удобные для обработки на ЭВМ, регистрацию этих данных и их анализ, а также отображение и документирование результатов анализа.
Недостатком данного известного способа является его узкая специализация, ограниченная возможностями контроля технического состояния радиоэлектронного оборудования, что является недостаточным для оценки эффективности больших систем. Кроме того, контроль состояния оборудования выполняется путем сравнения с экспертно-заданными значениями, что ограничивает возможности к автоматическому расширению спектра контролируемых параметров.
Известен способ оценки эффективности больших систем, содержащих большое число контролируемых параметров, представленный в патенте на изобретение RU №2210112 опубл. 10.08.2003 г., МПК G07C 3/08, G06F 17/00, состоящий в том, что предварительно МПС задают в виде иерархии его однотипных структурных элементов (ОСЭ); задают частные показатели состояния, поставленные в соответствие каждому ОСЭ, нормативные значения, соответствующие каждому частному показателю состояния, весовые коэффициенты важности, соответствующие каждому частному показателю состояния ОСЭ; а также заблаговременно в запоминающее устройство (ЗУ) терминального сервера записывают программу вычисления частных показателей и, наконец, предварительно в ЗУ рабочей станции загружают сведения, полученные в процессе опроса экспертов данной области знаний, выбирают методику вычисления и запускают эту процедуру, выбирают с помощью коммутатора измеряемые параметры, автоматически считывают информацию с датчиков через преобразователи и записывают ее в ЗУ считанной информации в терминальном сервере, преобразуют величины параметров в соответствующие цифровые данные с помощью различных специальных преобразователей, запоминают цифровые данные в запоминающем устройстве, вычисляют частные и обобщенный показателей состояния МПС по программе вычисления показателей состояния с помощью терминального сервера, сравнивают их с предварительно заданными значениями, отображают и документируют результаты вычислений и сравнений на видеомониторе и принтере.
К недостаткам данного способа следует отнести ограниченную функциональность и оперативность оценки состояния МПС. Кроме того, контроль состояния оборудования выполняется путем сравнения с экспертно-заданными значениями, что ограничивает возможности к автоматическому расширению спектра контролируемых параметров.
Известен способ технической диагностики сложного технологического оборудования на основе нейронных сетей, представленный в патенте на изобретение RU №2563161 опубл. 20.09.2015 г., МПК G06N 3/08, G06F 15/18, G05B 23/02, состоящий в том, что сначала на технологическом оборудовании и в рабочей зоне размещают датчики и производят измерения и преобразования сигналов, задающих рабочие и структурные параметры сложного технологического оборудования, после чего формируют сигналы обучения для нейронной сети в форме векторов значений входов и выходов и по этим сигналам проводят первоначальное обучение нейронной сети, затем обученную нейронную сеть подключают к входам и выходам модуля интеллектуального анализа, который содержит динамическую модель, реализованную на обученной нейронной сети, причем в процессе работы технологического оборудования производят измерения и преобразования сигналов от датчиков и на основе этих сигналов улучшают динамическую модель путем дополнительного обучения нейронной сети, добавления новых параметров и выявления новых взаимных связей между упомянутыми параметрами, согласно изобретению после первоначального обучения нейронной сети к ней добавляют избыточные нейроны, а в процессе дополнительного обучения нейронной сети выбирают активные и избыточные нейроны, которые не влияют на результат диагностики, причем избыточные нейроны активируют при последующем дополнительном обучении нейронной сети или при отказе нейронов сети. Согласно изобретению критерием выбора избыточных нейронов является значение суммарной вероятности ошибок первого и второго рода. Согласно изобретению критерием выбора избыточных нейронов является значение суммы масштабирующих коэффициентов для входных и выходных сигналов нейрона обученной нейронной сети. Согласно изобретению сигналы от датчиков, задающие рабочие и структурные параметры сложного технологического оборудования, сначала преобразуют в форму суммы рядов Фурье, причем используют существенно большее количество членов ряда и большую точность измерения параметров, чем требуется для технической диагностики, затем оценивают остаток ряда, после чего рассчитывают значения коэффициентов временных рядов и преобразуют их в двоичные коды и цифровые сигналы и подают на входы обученной нейронной сети.
К недостаткам данного способа следует отнести невысокую достоверность ввиду использования только технологии искусственных нейронных сетей, которые по своей сути ограничены возможностями обработки и интерпретации накопленных на текущий момент статистических данных.
В качестве ближайшего аналога (прототипа) выбран способ для контроля технической установки, содержащей множество систем, в частности установки электростанции, представленный в патенте на изобретение RU №2313815 опубл. 27.12.2007 г., МПК G05B 23/02, G05B 17/02, состоящий в том, что в нем предусмотрены следующие операции. Сначала в технической установке, в рабочей зоне ее систем, размещают датчики и производят измерения и преобразования сигналов, задающих рабочие и структурные параметры технической установки и ее систем. На основании полученных данных, а также с использованием соответствующих физических уравнений строят не менее одной динамической модели для каждой системы, входящих в состав технической установки. К динамической модели, по крайней мере, одной системы технической установки подводят в качестве входных данных рабочие параметры или рабочие и структурные параметры технической установки. Посредством динамической модели определяют выходные данные, которые характеризуют мгновенное и/или будущее поведение в эксплуатации систем. Посредством прямого контроля определяют реальные выходные данные, которые характеризуют мгновенное текущее состояние систем технической установки. Посредством методов искусственного интеллекта ищут в рабочих параметрах или рабочих и структурных параметрах системы зависимости между рабочими параметрами или рабочими и структурными параметрами и интегрируют идентифицированные при этом зависимости в динамическую модель в качестве новых зависимостей. Улучшение динамической модели в отношении повышения точности прогнозирования поведения системы охватывает идентификацию таких входных данных, которые ранее еще не были использованы динамической моделью. С помощью этих входных данных динамическая модель является расширяемой. "Динамическая модель" может быть описана детерминистично и аналитически или также посредством методов, основанных на искусственном интеллекте. Она может охватывать также физические и математические уравнения. Охваченными являются также комбинации названных элементов, в частности физические и/или математические уравнения, которые объединены с помощью методов, основанных на искусственном интеллекте. Таким образом, динамическая модель системы содержит один или несколько элементов из группы: графическая характеристика, физическое уравнение, нейронная сеть, нечеткая логика, генетический алгоритм.
Прототип изобретения имеет следующие недостатки. Прототип изобретения решает задачу технической диагностики за счет расширения числа рабочих и структурных параметров технической установки, поиска новых корреляционных зависимостей между параметрами и включения этих зависимостей в динамические модели системы, формируя таким образом сложную динамическую модель каждой системы технической установки. Для того чтобы использовать сложную динамическую модель системы требуются значительные вычислительные ресурсы. Еще более значительные вычислительные ресурсы требуются для того, чтобы использовать для задач контроля множество динамических моделей систем, входящих в состав общей модели технической установки. Таким образом, «улучшение» динамических моделей приведет, на определенном шаге, к снижению эффективности работы системы технической диагностики, за счет увеличения затрат времени на ее использование.
Технический результат, на достижение которого направлено изобретение, заключается в повышении оперативности оценки состояния сложной динамической технической установки, включающей множество подсистем.
Технический результат достигается благодаря тому, что в способе для контроля технической установки, содержащей множество систем, в частности установки электростанции, включающем: размещение в технической установке, в рабочей зоне ее систем, датчиков и произведение измерений и преобразований сигналов, задающих рабочие и структурные параметры технической установки и ее систем; построение на основании полученных данных и/или с использованием соответствующих физических уравнений расширяемых динамических моделей для каждой системы, входящих в состав технической установки; подведение к расширяемым динамическим моделям систем технической установки в качестве входных данных рабочих параметров или рабочих и структурных параметров технической установки; определение посредством динамических моделей выходных данных, которые характеризуют мгновенное и/или будущее поведение в эксплуатации систем технической установки; определение посредством прямого контроля реальных выходных данных, которые характеризуют мгновенное текущее состояние систем технической установки; поиск посредством методов искусственного интеллекта в рабочих параметрах или рабочих и структурных параметрах системы зависимостей между рабочими параметрами или рабочими и структурными параметрами и интегрирование идентифицированных при этом зависимостей в динамические модели в качестве новых зависимостей, предусмотрены следующие отличия: для каждой системы, входящей в состав технической установки, строят не менее двух динамических моделей, из которых по крайней мере одна является расширяемой высокоточной динамической моделью, основанной на системе уравнений, полученной, например, методом конечных элементов, и одна является улучшаемой упрощенной быстродействующей динамической моделью, полученной, например, путем понижения порядка расширяемой высокоточной динамической модели системы или, но не ограничиваясь, методом главный компонент; дополнительно строится динамическая обобщенная модель технической установки, интегрирующая в себе все улучшаемые упрощенные быстродействующие динамические модели; определение выходных данных, которые характеризуют мгновенное и/или будущее поведение в эксплуатации системы и технической установки в целом осуществляется циклично в виде следующей последовательности действий: посредством одной из расширяемых высокоточных динамических моделей выполняется моделирование работы одной системы технической установки, при этом на каждом этапе цикла выбирается следующая по порядку система; с помощью динамической модели системы осуществляется определение выходных данных, которые характеризуют мгновенное и/или будущее поведение в ее эксплуатации; осуществляется определение реальных выходных данных, которые характеризуют мгновенное поведение в ее эксплуатации; осуществляется сравнение полученных результатов и определение необходимости улучшения и/или расширения высокоточной динамической модели системы и, в случае необходимости, поиск посредством методов искусственного интеллекта в рабочих параметрах или рабочих и структурных параметрах рассматриваемой системы зависимостей между рабочими параметрами или рабочими и структурными параметрами и интегрирование идентифицированных при этом зависимостей в соответствующую расширяемую динамическую модель рассматриваемой системы в качестве новых зависимостей; затем осуществляется расчет выходных данных, которые характеризуют мгновенное и/или будущее поведение в эксплуатации всех составляющих систем и технической установки в целом с помощью улучшаемых упрощенных быстродействующих динамических моделей; осуществляется определение реальных выходных данных, которые характеризуют мгновенное поведение технической установки в эксплуатации; осуществляется сравнение полученных результатов; в случае обнаружения значимого расхождения для каких-либо из систем технической установки, осуществляется их моделирование с использованием соответствующих расширяемых высокоточных динамических моделей; на основании моделирования делается вывод либо о необходимости улучшения упрощенных быстродействующих динамических моделей (в случае отсутствия в действительности отклонений в работе систем технической установки), либо формируется вывод о причинах скрытой неисправности (в данном случае улучшенных быстродействующих динамических моделей не выполняется).
Пример конкретного выполнения способа анализа и контроля состояния технической установки, содержащей множество динамических систем, заключается в следующем:
(а) в технической установке и в рабочей зоне ее систем размещают датчики и производят измерения и преобразование сигналов, задающих рабочие и структурные параметры технической установки и ее систем;
(б) строят на основании полученных данных и/или с использованием соответствующих физических уравнений не менее одной расширяемой высокоточной динамической модели для каждой системы, входящих в состав технической установки, причем расширяемая высокоточная динамическая модель системы основывается на системе физических уравнений, полученной, например, с использованием метода конечных элементов;
(в) строят на основании полученных данных и/или с использованием соответствующих физических уравнений не менее одной улучшаемой упрощенной быстродействующей динамической модели для каждой системы, входящих в состав технической установки, причем улучшаемая упрощенная быстродействующая динамическая модель системы содержит только физические уравнения и строится, например, путем понижения порядка расширяемой высокоточной динамической модели системы или, но не ограничиваясь, методом главный компонент;
(г) строят динамическую обобщенную модель технической установки, интегрирующую в себе все улучшаемые упрощенные быстродействующие динамические модели;
(д) подводят к расширяемым высокоточным динамическим моделям систем технической установки в качестве входных данных рабочих параметров или рабочих и структурных параметров технической установки;
(е) определяют выходные данные, которые характеризуют мгновенное и/или будущее поведение в эксплуатации системы и технической установки в целом циклично в виде следующей последовательности действий:
1. посредством одной из расширяемых высокоточных динамических моделей выполняют моделирование работы одной системы технической установки, при этом на каждом этапе цикла выбирают следующую по порядку систему;
2. с помощью динамической модели системы осуществляют определение выходных данных, которые характеризуют мгновенное и/или будущее поведение в ее эксплуатации;
3. осуществляют определение реальных выходных данных, которые характеризуют мгновенное поведение в ее эксплуатации;
4. осуществляют сравнение полученных результатов и определение необходимости улучшения и/или расширения высокоточной динамической модели системы и, в случае необходимости, поиск посредством методов искусственного интеллекта в рабочих параметрах или рабочих и структурных параметрах рассматриваемой системы зависимостей между рабочими параметрами или рабочими и структурными параметрами и интегрирование идентифицированных при этом зависимостей в соответствующую расширяемую динамическую модель рассматриваемой системы в качестве новых зависимостей;
5. осуществляют расчет выходных данных, которые характеризуют мгновенное и/или будущее поведение в эксплуатации всех составляющих систем и технической установки в целом с помощью улучшаемых упрощенных быстродействующих динамических моделей;
6. осуществляют определение реальных выходных данных, которые характеризуют мгновенное поведение технической установки в эксплуатации; осуществляют сравнение полученных результатов;
7. при обнаружении значимого расхождения для каких-либо из систем технической установки, осуществляют их моделирование с использованием соответствующих расширяемых высокоточных динамических моделей;
8. на основании моделирования делают вывод о необходимости улучшения упрощенных быстродействующих динамических моделей при отсутствии в действительности отклонений в работе систем технической установки, либо формируют вывод о причинах скрытой неисправности и улучшение быстродействующих динамических моделей не выполняют.
Между совокупностью существенных признаков заявляемого изобретения и достигаемым техническим результатом существует причинно-следственная связь, а именно: за счет организации цикличной системы оценки состояния систем технической установки, при которой на каждом этапе цикла может быть расширена только одна расширяемая динамическая высокоточная модель системы осуществляется повышение оперативности оценки состояния сложной динамической технической установки, включающей множество подсистем, при этом, за счет использования дополнительных улучшаемых упрощенных быстродействующих динамических моделей систем не происходит существенного снижения в достоверности.
название | год | авторы | номер документа |
---|---|---|---|
УСТРОЙСТВО И СПОСОБ ДЛЯ КОНТРОЛЯ ТЕХНИЧЕСКОЙ УСТАНОВКИ, СОДЕРЖАЩЕЙ МНОЖЕСТВО СИСТЕМ, В ЧАСТНОСТИ УСТАНОВКИ ЭЛЕКТРОСТАНЦИИ | 2003 |
|
RU2313815C2 |
СПОСОБ И УСТРОЙСТВО ТЕХНИЧЕСКОЙ ДИАГНОСТКИ СЛОЖНОГО ТЕХНОЛОГИЧЕСКОГО ОБОРУДОВАНИЯ НА ОСНОВЕ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ | 2013 |
|
RU2563161C2 |
Способ многопараметрического контроля состояния сложных электротехнических объектов | 2019 |
|
RU2735296C1 |
СПОСОБ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО АНАЛИЗА ОЦЕНКИ УСТОЙЧИВОСТИ ИНФОКОММУНИКАЦИОННОЙ СИСТЕМЫ К ДЕСТРУКТИВНОМУ ВОЗДЕЙСТВИЮ ЭЛЕКТРОМАГНИТНОГО ИЗЛУЧЕНИЯ | 2014 |
|
RU2560803C1 |
СПОСОБ ОПТИМИЗИРОВАННОЙ ЭКСПЛУАТАЦИИ ВЕНТИЛЯТОРА ИЛИ ВЕНТИЛЯТОРНОЙ СИСТЕМЫ | 2019 |
|
RU2796809C2 |
СРЕДСТВО ЦВЕТОВОЙ ИДЕНТИФИКАЦИИ СОСТОЯНИЯ СИСТЕМЫ | 2023 |
|
RU2824435C1 |
Прибор встроенного автоматического диагностирования автомобилей и тракторов | 2021 |
|
RU2825499C2 |
СПОСОБ КОМПЬЮТЕРНОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ ТЕХНИЧЕСКОЙ СИСТЕМЫ | 2012 |
|
RU2575417C2 |
Способ идентификации нелинейных систем | 2019 |
|
RU2714612C1 |
СПОСОБ И СИСТЕМА УДАЛЁННОЙ ИДЕНТИФИКАЦИИ И ПРОГНОЗИРОВАНИЯ РАЗВИТИЯ ЗАРОЖДАЮЩИХСЯ ДЕФЕКТОВ ОБЪЕКТОВ | 2018 |
|
RU2686257C1 |
Изобретение относится к области контроля и анализа состояния сложных многопараметрических объектов. Техническим результатом является повышение оперативности оценки состояния сложной динамической технической установки. Способ заключается в том, что с помощью динамической модели системы осуществляют определение выходных данных; определяют необходимость улучшения высокоточной динамической модели системы и поиск посредством методов искусственного интеллекта новых зависимостей и интегрирование идентифицированных зависимостей в соответствующую расширяемую динамическую модель рассматриваемой системы; затем осуществляют расчет выходных данных составляющих систем и технической установки в целом с помощью улучшаемых упрощенных быстродействующих динамических моделей; осуществляют сравнение полученных результатов с измеренными, при обнаружении значимого расхождения осуществляют расчет с использованием соответствующих расширяемых высокоточных динамических моделей; на основании данного моделирования делают вывод о необходимости улучшения упрощенных быстродействующих динамических моделей либо формируют вывод о причинах скрытой неисправности.
Способ анализа и контроля состояния технической установки, содержащей множество динамических систем, включающий: размещение в технической установке и в рабочей зоне ее систем датчиков и произведение измерений и преобразований сигналов, задающих рабочие и структурные параметры технической установки и ее систем; построение на основании полученных данных и/или с использованием соответствующих физических уравнений расширяемых динамических моделей для каждой системы, входящих в состав технической установки; подведение к расширяемым динамическим моделям систем технической установки в качестве входных данных рабочих параметров или рабочих и структурных параметров технической установки; определение посредством динамических моделей выходных данных, которые характеризуют мгновенное и/или будущее поведение в эксплуатации систем технической установки; определение посредством прямого контроля реальных выходных данных, которые характеризуют мгновенное текущее состояние систем технической установки; поиск посредством методов искусственного интеллекта в рабочих параметрах или рабочих и структурных параметрах системы зависимостей между рабочими параметрами или рабочими и структурными параметрами и интегрирование идентифицированных при этом зависимостей в динамические модели в качестве новых зависимостей, отличающийся тем, что для каждой системы, входящей в состав технической установки, строят не менее двух динамических моделей, из которых по крайней мере одна является расширяемой высокоточной динамической моделью, основанной на системе уравнений, полученной методом конечных элементов или, но не ограничиваясь, методом конечных разностей, и одна является улучшаемой упрощенной быстродействующей динамической моделью, полученной путем понижения порядка расширяемой высокоточной динамической модели системы или, но не ограничиваясь, методом главных компонент; дополнительно строят динамическую обобщенную модель технической установки, интегрирующую в себе все улучшаемые упрощенные быстродействующие динамические модели; определение выходных данных, которые характеризуют мгновенное и/или будущее поведение в эксплуатации системы и технической установки в целом, осуществляют циклично в виде следующей последовательности действий: посредством одной из расширяемых высокоточных динамических моделей выполняют моделирование работы одной системы технической установки, при этом на каждом этапе цикла выбирают следующую по порядку систему; с помощью динамической модели системы осуществляют определение выходных данных, которые характеризуют мгновенное и/или будущее поведение в ее эксплуатации; осуществляют определение реальных выходных данных, которые характеризуют мгновенное поведение в ее эксплуатации; осуществляют сравнение полученных результатов и определяют необходимость улучшения и/или расширения высокоточной динамической модели системы, и, в случае необходимости, осуществляют поиск посредством методов искусственного интеллекта в рабочих параметрах или рабочих и структурных параметрах рассматриваемой системы зависимостей между рабочими параметрами или рабочими и структурными параметрами, и интегрируют идентифицированные при этом зависимости в соответствующую расширяемую динамическую модель рассматриваемой системы в качестве новых зависимостей; затем осуществляют расчет выходных данных, которые характеризуют мгновенное и/или будущее поведение в эксплуатации всех составляющих систем и технической установки в целом с помощью улучшаемых упрощенных быстродействующих динамических моделей; осуществляют определение реальных выходных данных, которые характеризуют мгновенное поведение технической установки в эксплуатации; осуществляют сравнение полученных результатов, при обнаружении значимого расхождения для каких-либо из систем технической установки осуществляют их моделирование с использованием соответствующих расширяемых высокоточных динамических моделей; на основании моделирования делают вывод о необходимости улучшения упрощенных быстродействующих динамических моделей при отсутствии в действительности отклонений в работе систем технической установки либо формируют вывод о причинах скрытой неисправности и улучшение быстродействующих динамических моделей не выполняют.
Способ обнаружения аномальной работы сетевого сервера (варианты) | 2016 |
|
RU2630415C2 |
СПОСОБ СОЗДАНИЯ МОДЕЛИ ОБЪЕКТА | 2015 |
|
RU2607977C1 |
СПОСОБ И УСТРОЙСТВО ТЕХНИЧЕСКОЙ ДИАГНОСТКИ СЛОЖНОГО ТЕХНОЛОГИЧЕСКОГО ОБОРУДОВАНИЯ НА ОСНОВЕ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ | 2013 |
|
RU2563161C2 |
СПОСОБ КОМПЬЮТЕРНОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ ТЕХНИЧЕСКОЙ СИСТЕМЫ | 2012 |
|
RU2575417C2 |
Одноанодный ртутный выпрямитель | 1944 |
|
SU73101A2 |
СПОСОБ АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ ОБРАБОТКИ И АНАЛИЗА ТЕЛЕМЕТРИЧЕСКОЙ ИНФОРМАЦИИ МНОГОПАРАМЕТРИЧЕСКОГО ОБЪЕКТА И СИСТЕМА ДЛЯ ЕГО ОСУЩЕСТВЛЕНИЯ | 2013 |
|
RU2557477C2 |
WO 2018162034 A1, 13.09.2018. |
Авторы
Даты
2019-09-09—Публикация
2018-12-18—Подача