Система принятия решений на основе оптимально-инвариантных правил оценки параметров газотурбинного двигателя

Актуальность темы

.

Оценка технического состояния (ТС) таких динамических объектов, как транспортные средства и энергетические установки, является неотъемлемой частью систем обеспечения их функционирования в искусственных исполнительской и управляющей средах на всех этапах их жизненного цикла, а также необходимым условием безопасности использования и защиты окружающей среды от последствий их отказов.

Принятие решений о работоспособности и правильности функционирования динамического объекта базируется на оценках его параметров, большую часть которых получают путем косвенных измерений, основанных на использовании априорной математической модели объекта. В этом случае модель объекта используется в качестве алгоритмической компоненты средства измерения. В силу сложности объекта, являющегося, как правило, многомерным, нелинейным, нестационарным объектом с распределенными параметрами, его математическая модель вследствие упрощений является параметрически и структурно недоопределенной. С другой стороны, состояние динамического объекта характеризуют параметры, методы измерения которых обладают существенной погрешностью, носящую случайный характер.

Поэтому качество систем обработки информации (СОИ) для оценки параметров динамического объекта в реальном масштабе времени, оцениваемое безусловным риском выхода погрешности оценки за требуемый допуск, остается неудовлетворительным, а принятие решений о ТС объекта производится в условиях неопределенности относительно ТС средств измерений его параметров, обусловленной несовершенством методов и средств получения информации. Это влечет за собой появление ошибок управления динамическим объектом и распознавания его ТС, наличие которых существенно повышает стоимость его жизненного цикла.

Для повышения качества СОИ, предназначенных для работы с объектами такого класса, возникает необходимость организации процессов устранения априорной неопределенности относительно ТС средств получения информации, используемых для решения задач управления динамическим объектом и распознавания его ТС, а также решения проблемы выбора рациональной структуры и правил обработки информации, обеспечивающих работоспособное состояние средств получения информации в заданных условиях применения, то есть необходимость построения систем обработки информации как интеллектуальных.

Проблемы оценивания параметров сигналов на фоне помех и построения систем обработки информации с учетом случайностей и неопределенности рассмотрены в работах отечественных (В.В. Соболева, А. Н. Куликова, О. Н. Новоселова, А. Ф. Фомина, П.В. Новицкого) и зарубежных (Н. Винера, Р. Изермана, Р. Калмана, М. Кенуя, С. Стирнза, Дж. Тьюки, Б. Уидроу, П. Хьюбера, Б. Эфрона) ученых.

Эти работы позволили сформировать базу знаний правил обработки информации, пригодных для построения СОИ при наличии априорной информации о характере погрешностей средств получения информации.

Концепции построения интеллектуальных систем обработки информации на основе экспертных систем изложены в работах Э. И. Цветкова, В. И. Романова, Д. А. Поспелова. Они базируются преимущественно на использовании образцовых средств измерений, а также расчетных и экспериментальных методах устранения априорной неопределенности относительно инструментальной погрешности измерений.

В настоящее время информационная избыточность является основой для построения комплексных оптимально-инвариантных измерительных систем, широко используемых в практике авиационного приборостроения. В этой области известные работы Д. А. Браславского, A.M. Якубовича, И. Б. Челпанова, С. П. Дмитриева, Ю. П. Иванова, направленные на создание систем обработки избыточной информации.

Вместе с тем, несмотря на значительный объем исследований в данной области, задача устранения неопределенности относительно погрешности косвенного метода измерения параметров динамического объекта остается практически нерешенной. Этому препятствует отсутствие механизма логического вывода для принятия решений относительно выбора правил обработки.

Перспективным направлением исследований для решения проблемы устранения неопределенности относительно погрешности метода измерения следует считать использование информационной и временной избыточности систем наблюдения за параметрами объекта для трансформации данных измерений параметров в знания о предметной области.

В связи с этим разработка системы принятия решений на основе оптимально-инвариантных правил оценки параметров газотурбинного двигателя является актуальной задачей для построения систем обработки информации.

Связь исследования с научными программами. Данная работа выполнена в соответствии с комплексной программой «Создание автоматизированной системы управления технологических процессом стендовых испытаний газотурбинных двигателей на базе ПЭВМ типа РС», утвержденной Главным управлением автоматизации производства Госкомоборонпрома от 16.02.94- Федеральной целевой программой «Интеграция», а также является результатом выполнения НИР по теме № ИРТ-ВТ-05−96-ОГ, выполненной на кафедре «Вычислительная техника и защита информации» Уфимского государственного авиационного технического университета.

Целью диссертационной работы является разработка системы принятия решений на основе оптимально-инвариантных правил обработки измерительной информации для обеспечения требуемой эффективности оценок параметров газотурбинного двигателя.

Для достижения поставленной цели в диссертационной работе поставлены и решены следующие задачи:

1) разработка мифологической и функциональной моделей системы обработки информации для оценки параметров динамического объекта в условиях неопределенности относительно технического состояния средств измерения;

2) разработка алгоритмов автоматической классификации технического состояния средств получения информации о параметрах динамического объекта;

3) наполнение и оптимизация базы знаний оптимально-инвариантных правил обработки информации и определение механизма логического вывода;

4) оценка эффективности функционирования системы принятия решений;

5) применение разработанных методов и средств обработки информации для оценки параметров газотурбинного двигателя при стендовых испытаниях.

Методы исследований. При решении поставленных задач были использованы методы теории оптимального оценивания, теории случайных процессов, теории корреляционного и статистического анализа, теории распознавания образов, теории идентификации, теории воздушно-реактивных двигателей. Проверка предлагаемых гипотез и эффективности интеллектуальных систем обработки информации проведена методом имитационного моделирования.

Научная новизна результатов определяется предложенной концепцией трехуровневой обработки избыточной информации в условиях априорной неопределенности на основе системы принятия решения относительно алгоритмов обработки избыточной информации путем автоматической классификации ТС средств получения информации и состоит в следующем:

1) показано, что устранение неопределенности относительно ТС средств получения информации обеспечивается разработкой структуры системы принятия решения, которая образуется множеством алгоритмов обработки информации и порядком их функционирования на априорном, ретроспективном и оперативном уровнях, на основе анализа совокупности базисных функций, в качестве которых предложено использовать корреляционные функции и законы распределения погрешностей результатов измерений;

2) обоснован базис диагностического пространства для автоматической классификации корреляционных функций стационарных случайных процессов в виде трех выборочных оценок их значений, полученных для последовательно увеличивающихся кратных интервалов корреляции, определенных в соответствии с требованиями к качеству классификации;

3) обоснован базис диагностического пространства для автоматической классификации случайных величин, распределенных по нормальному, равномерному распределению или распределению Коши в виде оценок дифференциальных энтропий соответствующих классов распределений;

4) установлено, что ядром инвариантных безынерционных комплексных СОИ для оценки параметров, является двухкомпонентная инвариантная система, в которой оценка текущего значения погрешности одного из измерительных каналов производится безынерционным преобразованием разностного сигнала для последующей ее сигнальной коррекции на основе статистического анализа, а требуемая эффективность оценки достигается последовательным увеличением кратности информационного резерва (алгоритм последовательной коррекции);

5) синтезированы решающие правила оценки текущих значений равномерно и нормально распределенных и распределенных по закону Коши погрешностей результатов измерений параметров динамического объекта.

6) предложен принцип выбора эффективного алгоритма обработки избыточной информации при нестационарных случайных составляющих погрешностей результатов измерения на основе оценки работоспособности и эффективности алгоритма в пространстве коэффициентов неравноточности.

Практическую значимость результатов представляют:

1)база знаний алгоритмов обработки избыточной информации, представленная в виде библиотеки подпрограмм с указанием границ работоспособности и областей предпочтения алгоритмов;

2) алгоритм автоматической классификации вида корреляционной функции стационарного случайного процесса, реализованный на основе нейронной сети и представленный математической моделью с определенными значениями весов семантических связей и активационными функциями;

3) алгоритм автоматической классификации вида закона распределения погрешностей результата измерения;

4) методика динамических измерений неконтролируемых параметров авиационного газотурбинного двигателя при стендовых испытаниях на неустановившихся режимах.

Реализация результатов работы. Результаты работы в виде методики оценки неконтролируемых параметров ГТД на основе комплексирования каналов косвенного измерения внедрены на предприятии ОАО «НИИТ» и в учебном процессе УГАТУ.

На защиту выносятся:

1)инфологическая и функциональная модель системы обработки информации для оценки параметров динамического объекта;

2) общий алгоритм функционирования системы принятия решения в условиях априорной неопределенности;

3) алгоритмы автоматической классификации технического состояния измерительных каналов параметров динамического объекта;

4) структура и состав базы знаний оптимально-инвариантных правил обработки информации для оценки параметров динамического объекта;

5) результаты исследований эффективности системы принятия решений в условиях априорной неопределенности относительно технического состояния измерительных каналов.

Апробация работы. Основные положения работы докладывались и обсуждались на X Юбилейной научно-технической конференции с участием зарубежных специалистов «Датчики и преобразователи информации систем измерения, контроля и управления» (Гурзуф, 1998 г.), на Всероссийской научно-технической конференции «Методы и средства измерений физических величин» (Нижний Новгород, 1998 г.), на секции автоматизации производственных процессов международной научно-технической конференции, посвященной 50-летию УГНТУ «Проблемы нефтегазового комплекса России» (Уфа, 1998 г.), на Международной научно-технической конференции «Методы и средства измерения в системах контроля и управления» (Пенза, 1999 г.), на Международной молодежной научно-технической конференции «Интеллектуальные системы управления и обработки информации» (Уфа, 1999 г.).

Публикации. Основные материалы диссертации опубликованы в 7 печатных работах, в том числе 4 статьи и 3 тезиса доклада.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, изложенных на 145 листах машинописного текста, и списка использованных источников из 104 наименований.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ И ВЫВОДЫ.

1. Повышение эффективности функционирования системы обработки информации для оценки параметров динамических объектов, оцениваемая безусловным риском выхода погрешности за допускаемые пределы, в условиях априорной неопределенности относительно ее технического состояния обеспечивается трехуровневым анализом совокупности базисных функций, в качестве которых целесообразно использовать корреляционные функции и функции плотности распределения вероятности погрешностей результатов измерений.

2. Разработана инфологическая и функциональная модели трехуровневой системы обработки информации с априорным, ретроспективным и оперативным уровнями, определяющими структуру баз данных и знаний и общий алгоритм функционирования системыпоказано, что для интеллектуализации процессов обработки информации в состав функциональных задач должны быть включены задачи автоматической классификации базисных функций.

3. Показано, что классификация корреляционных функций может быть осуществлена в пространстве трех выборочных оценок значений корреляционных функций, определенных для последовательно увеличивающихся кратных интервалов корреляции, устанавливаемых в соответствии с требованиями к качеству классификацииразработан алгоритм автоматической классификации на основе обучаемой нейросети, обеспечивающий правильное распознавание пяти классов с вероятностями /"1=1.00, Р2=1.00, Р3=0.96, Р4=0.89 и Р5=0.93.

4. Показано, что техническое состояние средств измерений может быть определено на множестве законов распределения вероятности случайных погрешностей результата измерений, включающем распределения Коши, Гаусса и равномерное распределениеразработан алгоритм безошибочной классификации этих законов распределений в диагностическом пространстве их дифференциальных энтропий.

5. Получены оптимально-инвариантные правила для оценки параметров динамических объектов в условиях априорной определенности относительно.

145 базисных функцийпоказано, что знания об эффективности оптимально-инвариантных решающих правил могут быть представлены границами их эффективности и работоспособности в пространстве параметров базисных функций, что позволяет оптимизировать базу знаний и определить механизм логического вывода для системы принятия решений.

6. Оценка эффективности использования разработанной системы принятия решений показала, что применение механизма логического вывода, основанного на классификации технических состояний средств измерений, и включение в базу знаний синтезированных оптимально-инвариантных правил обработки информации позволяет обеспечить снижение вероятности выхода погрешности за допуск в 1.1. 1.9 раза (при допускаемой погрешности 1.3% от измеряемой величины) — например, при оценке температуры заторможенного газа перед турбиной ГТД на неустановившихся режимах в 1.1. 1.7 разапри оценке температуры заторможенного воздуха за компрессором — в 1.4. 1.9 раза.