CC BY
21
УДК 681.3.06
ПРОГРАММНО-АППАРАТНЫЙ КОМПЛЕКС ДЛЯ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧ ДИАГНОСТИКИ СУДОВЫХ ЭЛЕКТРИЧЕСКИХ СРЕДСТВ АВТОМАТИЗАЦИИ МЕТОДОМ ИЗОВАРНЫХ ХАРАКТЕРИСТИК
Н.Н.Портнягин, В.В. Портнягина (КамчатГТУ)
Применение нейросетей для решения задач диагностики судовой электронной аппаратуры на практике возможно при использовании и построении микропроцессорных аппаратных комплексов, решающих задачи диагностирования в реальном времени. В статье рассмотрены особенности создания подобного комплекса и результаты, полученные в результате его опробования для электрических цепей средней размерности.
The use of neonets in practice for decision of diagnostic tasks of ship’s electronic devices is possible on using and making microprocessing complex devices, which can decide the task of diagnostic in real position. The article gives the particulars of making this complex and gives the results, received after its testing for midsize electic lines.
Современный этап развития промыслового флота характеризуется интенсивным внедрением информационных технологий. Так, на Камчатке уже пять лет успешно функционирует Центр мониторинга, который решает поставленные перед ним задачи исключительно на основе информационных технологий. Надежность и информационная безопасность, применение разнообразных методов защиты информации в информационных системах (ИС) - крайне важный аспект функционирования подобных систем. В условиях Камчатки проблема качества электроэнергии для нормального функционирования информационных систем - как локальных, так и распределенных - стоит очень остро. Поэтому весьма актуальным, по мнению авторов, является разработка методов диагностики силовой электронной питающей аппаратуры, использующейся для обеспечения качественным электропитанием аппаратуры информационных систем. Часто потери информации в ИС имеют место при бросках питающего напряжения, поэтому для повышения надежности применяются электронные стабилизаторы сети переменного тока, которые обладают малой инерционностью и высокой скоростью отработки параметров стабилизации. Однако надежность самих электронных стабилизаторов в условиях сильной нестабильности сетей переменного тока, которая имеет место в условиях Камчатки, находится на недостаточном для эффективной эксплуатации уровне. Целью работы является разработка эффективных методов повышения надежности и информационной безопасности функционирования информационных систем за счет применения разработанных авторами методов диагностики аппаратуры электропитания на основе построения программно-аппаратного комплекса мониторинга слежения за состоянием объектов диагностирования, а также организации поиска дефектов методом изоварных характеристик в вероятностной постановке.
Реальные объекты диагностирования судовых электрических средств автоматизации относятся к цепям средней (5 < N < 10) и высокой (N > 10) размерности. Значительно лучшие результаты могут быть получены на основе вероятностной модели диагностирования [2]. Диагностические показатели (ДП) определяются в этом случае методом статистических испытаний.
С целью опробования вероятностных моделей в КамчатГТУ создан программно-аппаратный комплекс, включающий:
- устройство мониторинга состояний объекта диагностирования (ОД) с записью наблюдаемого ряда значений диагностических параметров по двум каналам на FLASH-память;
- устройство считывания информации из FLASH-памяти в персональный компьютер;
- комплекс программ, реализующий основные процедуры и алгоритмы разрабатываемой методики диагностирования.
Структура комплекса представлена на рис. 1. При накоплении достаточного объема измерений, при ежедневных одноразовых включениях в течение шести месяцев эксплуатации накапливается массив из 100 измеренных значений. FLASH-память переносится на персональный компьютер, оснащенный устройством ввода, и ее содержимое переносится на магнитный носитель.
Рис.1 Структура программно-аппаратного комплекса
Программный комплекс при обработке исходной информации осуществляет следующие процедуры:
- первоначальную адаптацию и настройку теоретической модели на первые измеренные значения К1, К2;
- построение в двухмерном пространстве диагностирования области работоспособности, областей однократных и многократных дефектов методом статистических испытаний;
- настройку нейросети для возможности автоматического распознавания выделенных на предыдущем шаге областей [1];
- оценку запаса работоспособности ОД и вероятность возникновения дефектов в прогнозируемый интервал времени;
- кратность дефекта при его возникновении и определение дефектных двухполюсных компонент.
Рассматриваемый ОД находился под наблюдением в течение года: шесть месяцев - в обычном режиме эксплуатации и последующие шесть месяцев - с имитацией возникновения дефекта; осуществлена замена работоспособного семистора на вышедший ранее из строя. Полученные в результате массивы измерений обрабатывались в соответствии с рассмотренной последовательностью процедур.
В ходе эксперимента установлено, что во времени происходят скачкообразные изменения состояния ОД, снижающие запас работоспособности, но не приводящие к потере работоспособности в наблюдаемом интервале времени. Дефектный элемент, внесенный в прибор искусственным путем, был точно определен на основе оценки состояния ОД методом изоварных характеристик с высоким показателем надежности определения (полученное в ходе эксперимента значение вероятности обнаружения дефекта Рд = 0,78).
Проведенный эксперимент показал высокую эффективность решения задач диагностики разработанным вероятностным методом на цепях средней размерности, а также возможность его аппаратной реализации. Дальнейшее совершенствование метода на основе изготовленного макета предполагает решение задач прогноза дефектов, что позволит поднять вопросы эксплуатации систем на более высокий уровень.
Литература
1. Портнягин Н.Н. Диагностика судовых электрических средств автоматизации с применением нейросетей // Материалы Международной научно-технической конференции «Рыбохозяйственное образование Камчатки в ХХ1 веке». - Петропавловск-Камчатский: КамчатГТУ, 2002. - С. 191-194.
2. Портнягин Н.Н. Определение области работоспособности судовых электрических средств
автоматизации методом статистических испытаний // Вестник КамчатГТУ. - 2002. -
№ 1. - С. 148-152.
3. Портнягин Н.Н., Пюкке Г.А. Имитационная модель судового генераторного агрегата с САРН и АРЧ. - М., 2000. - С. 1-2. Деп. в ФАП ВНТИЦ 31.10.2000. ФН 50200000187.
