CC BY
40
Methods of gas purification based on the neutralization of sulfur dioxide are considered. Their main classification is shown. Examples of key chemical reactions are given. The varieties of their application from the main technological processes have been identified. The importance of their application in modern production is emphasized, as well as their economic feasibility.
Key words: sulfur dioxide, technological scheme, flue gas cleaning.
Ivlieva Margarita Sergeevna, master, jody ka@miail.ru, Russia, Tula, Tula State University
УДК 681.518.5 DOI: 10.24412/2071-6168-2021-5-168-172
ПРИМЕНЕНИЕ ТЕОРИИ НЕЧЕТКИХ МНОЖЕСТВ ДЛЯ ДИАГНОСТИРОВАНИЯ СЛОЖНЫХ ТЕХНИЧЕСКИХ СИСТЕМ
Н.А. Попов, Д.В. Скворцов
В статье описывается методика построения программ диагностирования сложных технических систем с использованием математического аппарата теории нечетких множеств. Предлагается использование численного метода расчета функции принадлежности, позволяющего снизить нечеткость априорной информации о технических состояниях сложной технической системы.
Ключевые слова: техническое состояния, диагностирование, функция принадлежности, автоматизация, анализ телеметрической информации.
Эффективное решение целевых задач сложными техническими системами (СТС), такими как космические средства (КСр), во многом зависит от уровня их технического состояния (ТС), эффективности функционирования системы информационно-телеметрического обеспечения, технической готовности системы мониторинга ТС.
На сегодняшний день процесс контроля состояний КСр в большинстве своем автоматизирован и проводится специалистами оперативной группы управления по устоявшейся технологии, предполагающей использование для оценивания качества поступающей измерительной информации допусковый и маркерный контроль. Недостатком данной технологии является то, что решение задачи оценивания ТС в масштабе времени, близком к реальному, производится вручную оператором. Решение принимается на основе анализа поведения ограниченной группы параметров, а также опыта оператора. При этом временные задержки и ошибки в управлении, вызванные неверным решением задачи анализа состояния и выдачи управляющих воздействий, могут привести к необратимым негативным последствиям, срыву целевой задачи, отказам, авариям и даже катастрофам.
Ежегодное увеличение КСр приводит к увеличению количества источников информации, а возрастающие требования к точности, объективности и оперативности принимаемых решений приводят к повышению нагрузки на технические средства и персонал наземного комплекса управления, который осуществляет задачи контроля и управления КСр.
Таким образом решение задачи автоматизации анализа измерительной информации, в настоящее время, является актуальным и важным для практики.
168
К наиболее эффективным методам решения данной задачи следует отнести применение экспертных систем и методов поддержки принятия решений на основе теории нечетких множеств (ТНМ) и нечеткой логики [1]. Применение указанных систем увеличивает скорость принятия решения и минимизирует влияние «человеческого фактора», а также позволяет уменьшить количество персонала, занимающегося обслуживанием сложных систем, что в свою очередь уменьшает стоимость владения данными системами.
Существующие методики построения программ диагностирования в различной форме учитывают неопределенность ТС, в одном из которых может находиться объект диагностирования (ОД) [2]. Априорная информация о ТС формализуется в виде нечеткого множества с соответствующими функциями принадлежности (ФП). Реализуемые методы построения ФП основываются на знаниях экспертов [2]. Это приводит к внесению дополнительной нечеткости, т.к. данные методы основаны на субъективном мнении каждого эксперта из группы. Таким образом необходимо использовать численные методы расчета ФП. Формализация априорной информации, применительно к нечетким системам, включает, в первую очередь, определение множества ТС Sk, которое зависит от целей анализа и объема знаний об объекте, множества классов модельных неисправных состояний блоков ОД ^ множества ДП П и множества модельных значений ДП <3, где Sk = |/=1, = 1, и} - множество ТС, подлежащих распознаванию
при заданной глубине анализа; K={Sk};П = {яу|} = 1, п] - множество ДП, на котором все ТС £ Sk попарно различимы (полностью наблюдаемы); 3 =
{^¿у |/ = 1, т; ] = 1,п,к = 1, и} - множество модельных значений ДП Лу £ П в ТС £ Sk, £ [0,1].
Данные множества находятся между собой в отношении:
Ф: Sk хП^б,
т.е. каждое ТС отображается в соответствующие реализации модельных значений ДП (5^ £ Sk, = Ф(5(^,Яу)). Такое отношение формализуется в виде соответствующей матрицы нечетких отношений 3 с элементами, определенными по значению функции принадлежности
Мс
Поэтому множество модельных значений ДП 3 будет нечетким:
е = {^с (4)};
Множества ^ Sk, П и 3 задаются в зависимости от цели и условий проведения анализа СТС, её глубины, конструктивных особенностей, возможностей измерения параметров и других факторов. Такие задачи, как правило, решаются экспертами.
Принятие решения об исправном функционировании элемента или всей СТС, в существующих автоматизированных комплексах анализа измерительной информации СТС, основывается на сравнении измеренной величины с допустимыми значениями [3]. При нахождении измеренного значения в середине интервала или далеко за его пределами, решение об исправном или неисправном ТС принимается с большой долей уверенности. В случае нахождения измеренного значения на границах интервала возможны варианты принятия неправильного решения о ТС СТС, таких как «ложный отказ» и «пропуск неисправности». Это происходит в результате внесения средствами контроля инструментальной погрешности и погрешности измерений контролируемых параметров. Для решения проблемы определения состояния СТС на границах интервала допуска применяется ФП.
Этапы построения функции принадлежности объекта диагностирования и поиска неисправности.
Этап 1. Построение функциональной схемы (рис.1).
Функциональная схема объекта диагностирования составляется на один уровень глубже предполагаемого уровня диагностирования (при диагностировании до системы схема составляется до блока, при диагностировании до блока - до подсистем
блока и т.д). При чем, желательно строить как можно более точную схему, учитывающую все связи между блоками, но в тоже время стремиться к уменьшению числа обратных связей [4]. Такое построение позволяет получить максимальное количество информации о системе в целом.
Усилитель-преобразователь 1
Датчик Рулевая
угловой скорости машина
Усилитель-преобразователь 2
Электромагнитный клапан
Рис. 1. Фрагмент функциональной схемы системы ориентации
и стабилизации КА
Этап 2. Анализ функциональной схемы.
Проводится анализ построенной функциональной схемы и формируется таблица состояний.
_Фрагмент таблицы состояний системы ориентации и стабилизации КА
щ
щ п7 п4
0 0 0 0 0
2 1 0 0 1 1
51 1 1 0 1 1
1 1 0 0 0
Я 1 1 1 1 0
®[5,5] =
Следует сказать, что все получаемые значения будут бинарными, т.е. «1» или «0». Единица означает, что измеряемый параметр находится в допустимых пределах «норма», ноль - вышел за допустимые пределы «не норма». При анализе, последовательно, имитируют неисправность всех блоков или подсистем диагностируемой системы, а полученные значения в точках контроля (местах расположения телеметрических датчиков) заносят в таблицу состояний. При этом в таблицу заносятся и одинаковые показания датчиков, т.к. это повышает точность значений функции принадлежности.
Этап 3. Расчет функции принадлежности. По полученной бинарной таблице (матрице) неисправных состояний рассчитывается ФП [3]. Функция принадлежности рассчитывается для каждого блока технической системы. Применение для поиска места неисправности в СТС, имеющей последовательно - параллельную структуру, только одной ФП, при чем без дополнительных коэффициентов, например, таких как стоимость проверки, приведет к неправильному определению неисправного прибора [4]. Поэтому, для сужения области поиска места неисправности, дополнительно, применяется методика характеристических векторов [5].
Этап 4. Расчет характеристических векторов. Основу методики составляют характеристические вектора - прямой и обратный [5]. По этим двум векторам выделяется вся цепочка блоков, которые могут быть неисправны. В процессе испытаний, при возникновении неисправности, по решающему правилу определяется принадлежность неисправного состояния к классам неисправных состояний. Количество найденных неисправных блоков будет различным для разных неисправностей и зависит от разветвлен-ности структуры функциональной схемы СТС, а также от местонахождения неисправного блока в функциональной схеме СТС. В результате получаем R ={йс|£ = 1, с,Е{ £ Sk} неразличимых классов (блоков) ТС, в одном из которых находится наблюдаемое ТС объекта.
Этап 5. Поиск места неисправности. Для точного определения неисправного блока СТС, среди найденных блоков, необходимо провести проверку на принадлежность текущего состояния к классам неисправности с использованием ФП, рассчитанной заранее. Для достоверной идентификации вектор неисправного состояния поразрядно перемножается с ФП. Полученный вектор содержит в себе значения ФП применительно к текущему неисправному состоянию и поэтому будет уникальным для каждого неисправного состояния, вызванного неисправностью различных блоков системы. Результирующее значение степени принадлежности текущего неисправного состояния к блоку подсистемы kRt получается в результате перемножения не нулевых значений вектора. Из полученного перечня неисправных блоков, выявленных на этапе 5, и по максимуму значения kRt выбирается неисправный блок t.
Для оценки эффективности предлагаемого подхода были проведены предварительные расчеты с расположением датчиков, рассчитанных по сокращенной методике матриц различимости. Проведенные эксперименты показали, что возможность правильного определения неисправного блока в диагностируемой системе составляет 0,942857.
Таким образом разработанная методика позволяет использовать численный метод расчета ФП, единым образом описывать, оценивать и идентифицировать ТС СТС. Практическая реализация методики позволит расширить функциональные возможности информационных систем поддержки принятия решений.
Список литературы
1. Тихомиров С.А. Алгоритмы анализа телеметрической информации и поддержки принятия решений в системах автоматизации испытаний космических ракет-носителей: Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук. Рязань.: Рязанский государственный радиотехнический университет, 2014. 17 с.
2. Бородавкин В.А., Нестечук Н.Н. Задача повышения оперативности определения нештатных ситуаций на активном участке траектории полета ракеты космического назначения / В.А. Бородавкин Н.Н. Нестечук // Теоретические и прикладные проблемы развития и совершенствования автоматизированных систем управления военного назначения: сб. тр. Всерос. науч.-техн. конф. СПб. 2013. С. 57-69.
3. Копкин Е.В. Теоретические основы и методы оптимизации анализа технического состояния сложных систем: монография / Е.В. Копкин, В.В.Мышко, А.Н. Кравцов, В.А. Чикуров. СПб.: ВКА имени А.Ф. Можайского, 2013. 303 с.
4. Дмитриев А.К., Юсупов Р.М. Идентификация и техническая диагностика / А.К. Дмитриев, Р.М. Юсупов // МО СССР. М., 1987. 521 с.
5. Аверкин А.Н. Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта // Книга по требованию. М., 2013. 312 с.
Попов Никита Александрович, канд. техн. наук, начальник лаборатории (научно-исследовательской), vka@mil.ru, Россия, Санкт-Петербург, Военно-Космическая академия имени А. Ф.Можайского,
Скворцов Дмитрий Валерьевич, канд. техн. наук, начальник отдела научно-исследовательского, vka@mil.ru, Россия, Санкт-Петербург, Военно-космическая академия имени А. Ф. Можайского
APPLICATION OF THE THEORY OF FUZZY SETS FOR THE DIAGNOSIS OF COMPLEX
TECHNICAL SYSTEMS
N.A. Popov, D.V. Skvortsov 171
The article describes the method of constructing programs _ for diagnosing complex technical systems using the mathematical apparatus of the theory of _ fuzzy sets. It is proposed to use a numerical method_ for calculating the membership _ function, which reduces the fuzzi-ness of a priori information about the technical states of a complex technical system.
Key words: technical condition, diagnostics, membership function, automation, telemetry information analysis
Popov Nikita Alexandrovich, candidate of technical sciences, head of the laboratory (research), vka@mil.ru, Russia, Saint-Petersburg, Mozhaisky Military Space Academy,
Skvortsov Dmitrii Valerievich, candidate of technical sciences, department of the research head, vka@mil.ru, Russia, St. Petersburg, Mozhaisky Military Space Academy
УДК 004.896 DOI: 10.24412/2071-6168-2021-5-172-176
ОПРЕДЕЛЕНИЕ ОСНОВНЫХ КРИТЕРИЕВ ЭНЕРГОЭФФЕКТИВНОСТИ ПРОЕКТИРОВАНИЯ ЗАГЛУБЛЕННОГО ЗДАНИЯ
М.Х. Кангезова, Л.Б. Хахандукова
В связи с необходимостью повышения энергоэффективности проектируемого объекта строительства, в статье рассматриваются основные категории, которые в максимальной степени влияют на качество и безопасность объекта. Стандарты международной сертификации служат инструментом для достижения целей по безопасному и надежному возведению зданий, позволяет уделить внимание минимизации выбросов и эффективному распределению ресурсов. Проведенные исследования комплексного анализа влияния множества параметров и их сочетаний позволят повысить эффективность и безопасность здания, и повысить сроки эксплуатации.
Ключевые слова: эффективность, «Зеленые» стандарты, безопасность, нормативное обеспечение, технические условия, организационно-технологические аспекты, систематизация.
Значительные масштабы и высокие темпы жилищного и гражданского строительства в России в последние годы все чаще приводят к негативным антропогенным воздействиям, что заставляет мировую общественность задуматься над проблемами взаимодействия человека и природы и их совместного существования.
Проблема энергосбережения была поднята в конце прошлого века, несмотря на это, сегодня она остается также актуальной. В современной России около 20% всей энергии идет на отопление и техническое обслуживание здания. 90% энергии, расходуемой на эксплуатацию здания, идут на отопление. Наибольшие расходы тратятся на жилые здания - 55.. .65%, на промышленные здания - 35.. .45%. Ни одна страна в мире не потребляет такое количество энергии.
Серьезной проблемой нынешнего века стало неэффективное пользование энергоресурсами. Ввиду этого становится популярным термин «энергоэффективность», значение которого в разы возросло. Для того, чтобы здание признавалось энергоэффективным, теперь требуется максимально внимательный отбор критериев. К таким критериям можно отнести использование грунта в качестве ограждения, которая будет обеспечивать естественную теплозащиту и шумоизоляцию, в строительстве заглубленных индивидуальных жилищ.
