CC BY
47
4, Oktyabrskaya Square, Taganrog, 347922, Russia.
Phone: +79289048814.
Rozenberg Igor Naymovich
Public corporation “Research and development institute of railway engineers”. E-mail: I.kudreyko@gismps.ru.
27/1, Nizhegorodskaya, Moscow, 109029, Russia.
Phone: +74959677701.
УДК 681.3.062
СИ. Клевцов
ПРЕДВАРИТЕЛЬНАЯ ОЦЕНКА СОСТОЯНИЯ СОВОКУПНОСТИ ПАРАМЕТРОВ ТЕХНИЧЕСКОГО ОБЪЕКТА С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО МИКРОПРОЦЕССОРНОГО МОДУЛЯ
В данной работе рассмотрена модель предварительной оценки состояния совокупности параметров технического объекта. Графоаналитическая модель адаптирована к особенностям вычислений в интеллектуальном микропроцессорном модуле. Предложен подход к прогнозированию изменения параметра технического объекта на основе сглаживающего прогнозирующего кубического сплайна.
Оценка состояния; параметр; технический объект; мониторинг.
S.I. Klevtsov
THE SIMPLIFIED ESTIMATION OF THE CONDITION FOR SET OF PARAMETERS OF TECHNICAL OBJECT WITH USE OF THE INTELLECTUAL MICROPROCESSOR MODULE
In given article the model of the simplified estimation of a condition is developed for set of parametres of technical object. The Grafoanalitichesky model is adapted for features of calculations in the intellectual microprocessor module. The approach to forecasting of change ofparame-tre for technical object on the basis of a smoothing predicting cubic spline is offered.
Condition estimation; parameter; technical object; monitoring.
Достоверная прогнозная оценка состояния сложного технического объекта является одной из важных составляющих решения проблемы безопасности их экс-
[1].
Прогнозная оценка состояния параметра объекта, значение которого снимается
,
установленных для параметра зон. Если значение выходит за пределы нормальной зоны, то фиксируется ситуация, отличная от нормальной, и реализуются действия, направленные на нормализацию параметра.
Современное развитие и повсеместное внедрение систем мониторинга техни-, -альных микропроцессорных модулей для обработки данных, снимаемых с датчи-[2], -посредственной близости к объекту, что обеспечивает высокую оперативность реакции на нештатные ситуации.
Поскольку интеллектуальный микропроцессорный модуль, как правило, имеет несколько каналов ввода данных и способен снимать и обрабатывать несколько , -
.
части или объекта в целом, то осуществляемая на базе модуля оценка совокупности параметров в результате даст оценку прогнозируемого состояния объекта или его составной части.
В работе рассматривается построение адаптированной к возможностям мик-роконтроллерной обработки информации и использующей имеющиеся экспертные или опытные данные модели предварительной оценки состояния совокупности параметров технического объекта с формированием команд на ликвидацию или предотвращение возникающих нештатных и нестабильных ситуаций.
В основе модели лежит параметрическое представление технического объекта. Имеется технический объект О, характеризуемый параметрами р1е{р)(}г=1, где
т - количество параметров объекта, контролируемых модулем. Для каждого параметра р{ определены области нормальных, пограничных, опасных и аварийных значений [3].
Для предварительной оценки можно ввести градацию состояния объекта, согласованную с областями значений параметров: нормальное состояние, пограничное состояние, опасное состояние и аварийное состояние [3].
Для оценки состояния технического объекта вводится специальная матрица состояний объекта (МСО), которая формируется из вектор-строк параметров а; . МСО может быть связана не со всеми параметрами объекта.
Матрица состояний объекта М состоит из вектор-строк щ 1=1,И, где I - определяет номер вектор-строки в матрице М, N - общее количество параметров, используемое для оценки состояния составной части или объекта в целом.
В матрице М можно выделить четыре вектор-столбца вида
\ЩЫк )
каждый из которых определяет количество параметров, значения которых принад, , . В приведенном выражении ощ, к=1,4 принимают значения 0 или 1 и показывают принадлежность значения параметра объекта к конкретной области значений: а;1 - характеризует принадлежность значения ;-го параметра области нормальных значений, а;2 - области пограничных значений, а;3 и а;4 - области опасных и аварийных значений. Если а;к = 1, то значение параметра принадлежит к-й зоне, если а;к = 0 - не принадлежит.
Для каждого из векторов М2, М3, М4 на основе экспертных знаний, опытных данных или результатов моделирования формируется множество тестовых векторов для идентификации возникшей ситуации и определения дальнейших действий по ее разрешению, т.е. множество тестовых векторов для пограничной зоны I5 = 1,--,^ ; множество тестовых векторов для опасной зоны {3/},1 = 1,...,Ь ; множество тестовых векторов ДЛЯ пограничной ЗОНЫ {^4у } / = 1,...,Е .
Структура каждого из тестовых векторов соответствует структуре любого из
М2, М3, М4 .
Оценка состояния совокупности параметров технического объекта осуществ-
М1 , М2, М3 М4 ,
как показано в [3]. Для осуществления прогнозной оценки состояния совокупности
параметров необходимо знать возможные значения параметров в моменты времени, последующие за текущим значением. Исследования показывают, что для прогнозирования изменения параметра технического объекта можно воспользоваться
,
сплайнов [4].
Синтез алгоритма для определения коэффициентов сглаживающего прогнозирующего кубического сплайна на равномерной временной сетке может базироваться на методике построения сглаживающего кубического сплайна, изложенной в [5,6].
Согласно [5] коэффициенты сглаживающего кубического сплайна К определяются из соотношения в матричном виде
(ОШт + У6 й) К = WP.
(1)
В выражении (1) /а и У нужно подбирать, а матрицы W,Q и вектор Р из.
Обозначим постоянный шаг измерения значения сигнала по времени при обработке информации в микроконтроллере ИММ, как
к) = к,)=0, 1, 2 ... Ь-1.
(2)
где Ь - количество временных точек, в которых производились измерения значе-.
(2)
Тогда
к -1 = 1 = к 1 = 0,1, ...Ь.
' 0 0 0 0 0 0 Л
к-1 - 2к- к-1 0 0 0
W = 0 к"1 1 • 2 1 к-1 0 0
0 0 0 к-1 - 2 к 1 к-1
, 0 0 0 0 0 0 J
для естественных граничных условий [6]:
О к 0 0 0 01
к о к 0 0 0
й = 0 к 4к к 0 0
0 ... 0 0 к 4к 0
... 0 0 0 0 2к
(3)
(4)
(1) (2) Р У
Р =
Ро
Р1
КРь
где Pj, 7 = 0,1,..Ь - измеренные значения параметра p(t);
У =
о-1 Зо 0 0 0 . \ . 0
0 З-1 0 0 . . 0
0 0 З2-1 0 . . 0
0 0 0 0 . ■
(5)
Учитывая (3-5) и опуская промежуточные преобразования, из соотношения (1) получим систему уравнений для определения коэффициентов К7=0,1, ...,Ь.
Эта система уравнений в матричном виде
где
ик = е, и = (цтшт + Ув П); Є = ш.
Решение матричного уравнения осуществляется известными методами, например, методом Гаусса или методом прогонки [7].
Если вектор К найден, то на следующем этапе можно «уточнить» значения измеренных ранее значений функции р(Ф) , т.е. уточнить значения р, 7= 1, ... Ь.
*
Построив по уточненным значениям, обозначив их Р7, обычный интерполя, , использовать для вычисления прогнозных значений функции р(Ф) при t > .
Поскольку интерполяционный сплайн по уточненным значениям Р7 используется для прогнозирования, то важно построить сплайн на последних участках области измерения функции р(Ф).
По аналогии с [7], получим
* Т
Р = Р-мУ^тК,
* I * *
где Р = ^ ,Р2,...,рь) .
Используя разработанную методику построения сглаживающего прогнози, ,
[7, 8], и опуская вычисления, можно получить соотношение для вычисления параметра технического объекта в моменты времени, следующие за текущим моментом, при котором сделано последнее измерение параметра:
/2
* * к 2 2 р (Ф) = Р7+1 • (т +1) - Р7 ■ т + ^— [К7+1 • (т +1 )((т +1) -1) - К7т(т -1)
где р(Ф) - значение параметра в момент времени Ф = (7+1 + тк, т > 1;
*
Р 7 - Р;
К 7 - , .
Для реализации методики оценки состояния совокупности параметров объекта с помощью многовходового интеллектуального микропроцессорного модуля в
реальном времени необходимо адаптировать основные элементы методики к особенностям цифровой обработки данных в микроконтроллере.
Формирование вектор-столбцов Мi, М2, М3 и М4 осуществляется в рамках цикла опроса датчиков физических величин.
Каждый вектор-столбец представляет собой слово разрядности не ниже N. Каждая позиция в слове закреплена за опрашиваемым параметром объекта.
Перед опросом датчиков все четыре вектор-столбца обнуляются, т.е. обнуляются соответствующие слова. В процессе снятия и определения принадлежности текущего или прогнозного значения параметра той или иной области в один из индикаторов i-ro параметра записывается величина 1, в остальные - 0.
Эти значения формируют вектор-столбцы Mi , М2 , М3 и М4. Фактически значения вносятся в соответствующие разряды слов, отображающих вектор-столбцы в памяти контроллера модуля.
N- - -
лены и готовы для анализа.
, -столбца с массивом тестовых векторов соответствующего уровня сводится к срав-. , микроконтроллером интеллектуального микропроцессорного модуля на исполни.
«по умолчанию», в соответствии с которым формируется и передается базовая команда для данного типа ситуации.
Методика очень проста и позволяет реализовать прогнозную оценку состояния совокупности параметров объекта и управление ситуациями в реальном времени с помощью многовходового интеллектуального микропроцессорного модуля в составе распределенной микрокомпьютерной системы мониторинга, что важно для оперативного мониторинга и управления объектом в реальном масштабе времени.
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
1. Васильев В.В. Современные проблемы компьютерного мониторинга в энергетике // Известия ТРТУ. - 2001. - № 3 (75). - С. 99-120.
2. Пьявченко ОМ. Концептуальное представление о прецизионных интеллектуальных
, // -вестия ТРТУ. - 2007. - № 3 (75). - С. 3-13.
3. . ., . . -
// « в обществе, технике и культуре». 4.3. - Таганрог: Изд-во ТТИ ЮФУ, 2008. - С. 21-26.
4. Кочегурова КА., Шебеко КВ. Использование вариационного сглаживающего сплайна в
// -верситета. - 2006. - Т. 309, № 7. - С. 36-39.
5. . . . - .: .
2006. - 360 с.
6. . ., . ., . . - . - .: . 1980. - 382 с.
7. Мэт ьюз Дж.Г., Финк Куртис Д. Численные методы. Использование MATLAB, 3-е изд.: Пер. с англ. - М.: Издательский дом «Вильямс», 2001. - 720 с.
Клевцов Сергей Иванович
Технологический институт федерального государственного образовательного учреждения высшего профессионального образования «Южный федеральный » . .
E-mail: sergkmps@mail.ru.
347900, , . , 81.
.: 88634328052.
Klevtsov Sergey Ivanovich
Taganrog Institute of Technology - Federal State-Owned Educational Establishment of Higher Vocational Education “Southern Federal University”.
E-mail: sergkmps@mail.ru.
81, Petrovsky street, Taganrog, 347900, Russia.
Phone: +78634328052.
УДК 621.3
АЛ. Долгов, И.И. Кладовой, А.Ф. Мартыненко, В.В. Преснухин
АПРИОРНЫЕ ОЦЕНКИ В КОМПЬЮТЕРНЫХ КОЭФФИЦИЕНТНЫХ
МЕТОДИКАХ
Рассматривается созданный с участием авторов вариант применения априорных оценок в коэффициентных методиках для разработки и реализации систем экспертного типа, предназначенных для решения самых разнообразных задач (технических, технологических, организационных и др.) широким кругом пользователей, не специализирующихся в области вычислительной техники и программирования.
Заданное априорное значение; расчетное априорное значение; входной показатель; выходной показатель; период обновления текущей информации.
A.I. Dolgov, I.I. Kladovoi, A.F. Martinenko, V.V. Presnuhin PRIORY RATIOS USED IN EXPERTS TYPE SYSTEMS
It is considered a version of priory ratios used in experts type systems., produced with the participation of the authors, for development and realization on experts type systems, designated for a solution of the various problems (technical, technological, organizational and others) by a wide rang of users, who are not specialists in the field of computer science and programming.
Preset aprioristic value; design aprioristic value; input value; output value; update rate current information.
При использовании общеизвестного байесовского соотношения
P(Hi)P(A | Hi)
P(P(Hi I A) = -n----l---------l-----
S P(Hj)P(AIHj) j=i J J
для каждой гипотезы из полной группы несовместных гипотез Hi,H-,...,Hn рассчитываются апостериорные вероятности P(Hi IA) , при условии, что событие A .
вероятности P(Hi) этих гипотез и апостериорные вероятности P(A I H■) события А при условии справедливости гипотезы Hг.
Идею использования априорных и апостериорных оценок представляется целесообразным применить в компьютерных коэффициентных методиках оценки .
Методика называется коэффициентной, если выходные интегральные показатели представляют собой суммы входных и (или) промежуточных показателей, умноженных на соответствующие весовые коэффициенты.
В простейшем случае коэффициентная методика анализа обстановки описывается следующим соотношением:
