CC BY
6
технологш. - 2014. - № 6/5 (72). - С. 10-14. doi:10.15587/ 1729-4061.2014.33811
2. Кацман, Ф. М. Защита от коррозии нефтяных резервуаров - актуальная задача современности [Текст] / Ф. М. Кацман // Нефтегаз. - 2003. - № 11. - С. 17-19.
3. Шавловский, С. С. Основы динамики струи при разрушении горного массива [Текст] / С. С. Шавловский. - М.: Наука, 1979. - 174 с.
4. Голиков, В. А. Технология научного исследования по совершенствованию предремонтной подготовки танков нефтеналивных судов [Текст] / В. А. Голиков, В. В. Анфи-ногентов // Проблемы сбалансированности мирового рынка морской торговли. - 2011. - С. 47-52.
5. Голиков, В. А. Определение рационального режима процесса мойки грузового отсека танкера [Текст] / В. А. Голиков, В. В. Ан-финогентов // Проблеми техшки. - 2011. - № 2. - С. 87-95.
6. Голиков, В. А. Линейная математическая модель динамики очистки воздуха от химических загрязнителей в центральном кондиционере [Текст] / В. А. Голиков, Н. А. Мам-кичев, В. Г. Попов // Сборник научных трудов УГМТУ им. адм. Макарова. - 2000. - № 2 (368). - С. 24-29.
7. Gardner, R. Overview and Characteristics of Some Occupational Exposures and Health Risks on Offshore Oil and Gas Installations [Text] / R. Gardner // Annals of Occupational Hygiene. -2003. - Vol. 47, № 3. - P. 201-210. doi:10.1093/annhyg/meg028
8. Aissani, N. Dynamic scheduling of maintenance tasks in the petroleum industry: A reinforcement approach [Text] / N. Aissani, B. Beldjilali, D. Trentesaux // Engineering Applications of Artificial Intelligence. - 2009. - Vol. 22, № 7. -P. 1089-1103. doi:10.1016/j.engappai.2009.01.014
9. Dey, P. K. Managing project risk using combined analytic hierarchy process and risk map [Text] / P. K. Dey // Applied Soft Computing. - 2010. - Vol. 10, № 4. - P. 990-1000. doi:10.1016/j.asoc.2010.03.010
10. Исаченко, В. П. Теплопередача [Текст] / В. П. Исаченко, В. А. Осипова, А. С. Сукомел. - М.: Энергоиздат, 1981. - 417 с.
ОПРЕДЕЛЕНИЕ ТЕХНОГЕННЫХ РИСКОВ ВО ВРЕМЯ РЕМОНТНЫХ РАБОТ НА РЕЗЕРВУАРАХ С НЕФТЕПРОДУКТАМИ
Рассмотрена задача определения влияния факторов на техногенные риски, которые образуются в результате про-
ведения ремонтных работ резервуаров с нефтепродуктами. Обосновано зависимость температуры нефтеостатков при гидромеханической очистке резервуара с количеством выбросов в атмосферу. С использованием полученных зависимостей рассчитаны техногенные риски поражения людей и загрязнения окружающей среды на указанных объектах и прилегающих территориях.
Ключевые слова: техногенный риск, загрязнение окружающей среды, резервуар с нефтепродуктами, пробит-функция, нефтеостатки.
Калиновський Андрй Якович, кандидат технчних наук, доцент, начальник кафедри тженерног та аваршно-рятувальног техшки, Нащональний утверситет цивыьного захисту Украгни, Хартв, Украгна, e-mail: kalinovsky.a@nuczu.edu.ua. Липовий Володимир Олександрович, викладач, кафедра пожежног та техногенног безпеки об'eктiв та технологш, Нащональний утверситет цивыьного захисту Украгни, Хар-тв, Украгна.
Титаренко Андрт Вшторович, заступник начальника факультету оперативно-рятувальних сил, Нащональний утверситет цивыьного захисту Украгни, Хартв, Украгна.
Калиновский Андрей Яковлевич, кандидат технический наук, доцент, начальник кафедры инженерной и аварийно-спасательной техники, Национальный университет гражданской защиты Украины, Харьков, Украина.
Липовой Владимир Александрович, преподаватель, кафедра пожарной и техногенной безопасности объектов и технологий, Национальный университет гражданской защиты Украины, Харьков, Украина.
Титаренко Андрей Викторович, заместитель начальника факультета оперативно-спасательных сил, Национальный университет гражданской защиты Украины, Харьков, Украина.
Kalynovsky Andriy, National University of Civil Protection of Ukraine, Kharkiv, Ukraine, e-mail: kalinovsky.a@nuczu.edu.ua.
Lipovii Vladimir, National University of Civil Protection of Ukraine, Kharkiv, Ukraine.
Titarenko Andrey, National University of Civil Protection of Ukraine, Kharkiv, Ukraine
УДК 681.518.54 DOI: 10.15587/2312-8372.2015.57059
мигущенко р. п. ВИЯВЛЕННЯ ДЖЕРЕЛ НЕВИЗНАЧЕНОСТ1
СТАТИСТИЧНИХ Р1ШЕНЬ ПРИ Д1АГНОСТУВАНН1 ПРОМИСЛОВИХ ОБЕКТ1В
Розглянут1 ймов1рн1сн1 модел1 прийняття ршень в складг узагальненого алгоритму техн1чного дгагностування. Доведено кнування трьох джерел невизначеностг статистичних ршень, що впливають на вгрогкднкть дгагностування при обмеженнях на тльккть вимгрювальног тформацп. Розроблеш та наведет ймовгрнкт графгчш моделг видк в1роггдност1 дгагностики динамгчних об'ектгв.
Клпчов1 слова: дгагностування, вгроггднкть, ймовгрнкть, невизначенкть, нестацюнарнкть, виршувальна функц1я, дискримтантний анал1з.
1. Вступ
Шдвищення якост i експлуатацiйноï надшносп будь-я^ технолопчно i техшчно складноï промисловоï продукцп, особливо, якщо остання енергонасичена i мае
динамiчнi властивосп, неможливе без удосконалення методiв, приладiв та iнформацiйно-вимiрювальних технологш контролю i функцiональноï дiагностики. Така продукщя (дизельш i газотурбшш двигуни, будiвель-ш, дорожш, сшьськогосподарсью машини i мехашзми,
I 18
ТЕХНОЛОГИЧЕСКИЙ АУДИТ И РЕЗЕРВЫ ПРОИЗВОДСТВА — № 6/3(26], 2015, © Мигущенко Р. П.
ISSN 222Б-3780
СИСТЕМЫ И ПРОЦЕССЫ УПРАВЛЕНИЯ
J
технологiчнi агрегати, енергетичне обладнання i т. д.) найбiльш затребувана в промисловост i вiдображаe рiвень наукового i промислового розвитку держави. Як багатомiрний об'ект контролю подiбна продукцiя характеризуеться широким спектром i значною неви-значенiстю динамiчних властивостей i параметрiв, що ускладнюе навчання систем контролю i дiагностики, знижуючи вiрогiднiсть останнiх, що не сприяе забезпе-ченню вимог по надшносп, особливо при довготривалiй експлуатацii об'еклв.
Придатнiсть для контролю, тобто пристосовашсть динамiчного об'екту до дiагностування [1], багато в чому визначаеться наявшстю апрiорно'i iнформацi'i про значення параметрiв його аналiтичноi дiагностичноi мо-делi для рiзних видiв його техшчного стану, включаючи стан з функщональними порушеннями чи вiдмовами. Переважна бшьшкть промислових динамiчних об'ектiв вiдноситься до об'екпв дифузних (погано органiзованих), в яких дтть збурюючi та дестабiлiзуючi фактори, якi розподiленi не тшьки в просторi, але i у чась Це рiзко обмежуе можливост систем детермiновано'i дiагности-ки, висовуючи на перший план системи ймовiрнiсноi дiагностики, для яких iнформацiйне забезпечення, в першу чергу, визначаеться правильшстю планування вимiрювально-дiагностичного експерименту.
Актуальнiсть дослвджень, якi викладенi у данiй стат-тi, полягають у виявленнi джерел невизначеносп, що впливають на дiагностичнi рiшення в системах ймовiр-шсно1 дiагностики. Врахування впливу вказаних джерел дозволяе тдвищити вiрогiднiсть дiагностування стану промислових об'екпв.
2. Анал1з л1тературних даних та постановка проблеми
1нформацшш властивостi випадкових контрольова-них фiзичних сигналiв прямо впливають на величину вiрогiдностi контролю, що демонструеться в [2]. Шд цим розумiють ступшь об'ективно! вiдповiдностi результату контролю дшсному технiчному стану об'екта. Аналiз ступеню впливу контрольованих параметрiв на яюсть дiагностики не може бути виконаним без на-явностi вщповщно1 моделi iнформацiйного сигналу та методологи його обробки.
Формування номшальних значень вихщних вимь рювально-iнформацiйних сигналiв при наявност стан-дартних зразкiв об'екпв контролю та дiагностики або 1х фiзично реалiзованих моделей е досить тривiальною задачею, особливо тодi, коли динамiчнi властивостi моделей сигналiв стацiонарнi i мають адекватний мате-матичний опис. У цьому випадку подолання апрюрно! невизначеностi сигналiв досягаеться структурно-алгорит-мiчними методами адаптивно! перебудови в функщону-ваннi дiагностичноi системи [1, 3]. Але поява будь-яко1 нестащонарносп в сигналi (наприклад, через порушення нормативних режимiв або умов експлуатацп) переводить модель цього сигналу в клас дифузних об'екпв, погано оргашзованих, що показано в [4]. При цьому стандартш зразки таких моделей вщсутш, а апрiорна невизначешсть характеристик велика. Синтез математичних моделей контрольованих параметрiв стае проблемною задачею. Невщповщтсть сигналу його моделi неминуче породжуе змщення номiнальних значень, як наведено в [5], i тдвищення методичноi складовоi помилки дiагностики.
Така помилка, в свою чергу, мае досить складну структуру, виявлення яко' останшм часом здшснюеться традицiйними методами багатомiрного статистичного аналiзу [4, 6, 7].
3. Об'ект, ц1ль та задач1 дослщження
Об'ектом дослгдження е процес виникнення не-визначеностi результапв функцiональноi дiагностики динамiчних об'ектiв в умовах апрiорноi випадковостi механiчних факторних впливiв.
Мета дослгдження - розкрити зв'язок мiж модел-лю алгоритму техшчного дiагностування та можливи-ми складовими невизначеност статистичних рiшень, що залежать ввд невизначеностi параметрiв елеменпв структури моделi.
Для досягнення мети поставлен наступнi задачi:
- розробити i проаналiзувати iнформацiйнi моделi дiагностичних рiшень з урахуванням ризикiв дiагнос-тики та апрiорноi невизначеностi контрольованих параметрiв i випадкових факторних впливiв;
- удосконалити класифiкацiю показникiв ефек-тивностi дiагностування, що враховують обмежен-ня вимiрювальноi iнформацii при синтезi моделей вирiшувальних функцiй (ВФ).
4. Параметрична модель ймов1ршсного д1агностування
Математичний опис дiагностичноi моделi для стащ-онарних режимiв об'екту дiагностики може базуватись не тшьки на диференцшних рiвняннях [1], а i на бага-томiрних ймовiрнiсних розподiленнях контрольованих фiзичних випадкових процесiв або на функщональних числових характеристиках останнiх (спектральш щiль-ностi чи автокореляцiйнi функцп). Такий математичний опис дiагностичноi моделi дозволяе задавати в нiй ета-лоннi параметри ймовiрнiсних властивостей динамiчних контрольованих процесiв, якi враховують можливi порушення стацiонарностi через змши технiчного стану об'екту дiагностики [8].
Порiвняння еталонних параметрiв з '¿х фактичними значеннями при виборi дiагностичних рiшень може здiйс-нюватись на основi параметричних або непараметричних виршувальних процедур, що передбачають оптимiзацiю плашв дiагностичного експерименту при обмеженнях на обсяги первинноi вимiрювальноi iнформацii.
Якщо ХЕ - вектор еталонних параметрiв, якi зада-ються дiагностичною моделлю, а X - вектор вхщних шформативних параметрiв об'екту дiагностики, сфор-мований iнформацiйно-вимiрювальною системою (1ВС) контролю техшчного стану при формуванш сигналiв первинноi вимiрювальноi iнформацii, то порiвняння Е i X зручно здiйснювати в межах ймовiрнiсно-статис-тичних моделей дискримшантного аналiзу. Такi моделi широко використовують в задачах класифжацп розпiз-навання образiв функцiональноi дiагностики, управлiння, вдентифжацп об'ектiв, що мають апрiорi невизначеш властивостi i обумовленi нестацiонарнiстю сташв. Якщо еталонний вектор задають у формi множини його числових еталонних характеристик (параметрiв {a1j,...aMj} ) по кожному з ] сташв (] = 0, J), то порiвняння вект^]эа X з вектором ХЕ здiйснюють, використовуючи вирi-шувальну функщю:
gj(X/ |aij-...a^}0),
i приймають ршення уj :S е Sj, якщо справедлива не-рiвнiсть [9]:
gj(X/|aij,...aMj}0 )> g, (X/|a1JI...aM|}J)I
Y о
g (X )> о,
де
g(X) = gj (X/|aio- ...aM0}- |а11- ...aMi}).
|aij, ...aMj }0,
але i про вид ймовiрнiсноi моделi:
f (X/Sj),j = OÄ
технологii) вектор щформативних параметрiв X. Дiагноз здiйснюють, приймаючи одне з двох ршень (у0 або у 1) у вiдповiдностi з лопчною моделлю (1), в якiй ВФ g(X) визначаеться и оцiнкою (5).
ДЛЯ BCiX j Ф i.
В найпростiшому випадку, для альтернативноi дь агностики (J=1) остання HepiBHicTb перетворюеться в дискримшантну функцiю g(X), за допомогою я^ пе-ретворюють вимiрянi значення вектора X в ршення у0 чи уь що вiдповiдають, наприклад, висновкам «тех-нiчний стан в нормЬ> чи «технiчний стан не в нормЬ>. Правило вибору рiшення здшснюють у вiдповiдностi з логiчною моделлю:
(1)
(2)
Рис. 1. Узагальнений алгоритм техшчного дiaгн□стувaння
5. Джерела невизначеност статистичних р1шень
Узагальнений алгоритм технiчного дiагностування дозволяе видiлити, як мшмум, три базових джерела невизначеностi ршень (рис. 2), обумовлених обмеже-шстю вибiркових вимiрювань при синтезi складових вектора XЕ.
Рис. 2 фактично шюструе проблему апрiорноi неви-значеностi при параметричному синтезi будь-яких систем прийняття рiшень, коли вихщна iнформацiя про ймовiр-нiснi властивосп вихiдних сигналiв ОД обмежена.
Вираз (2) для вирiшувальноi функцп g(X) формально повинний мктити у сво'й правiй частинi шформащю не тiльки про параметри:
(3)
(4)
умовного (для кожного зi сташв S0 i S1) закону розподь лення випадкового вектора вхщних сигналiв X. Форма за-пису (2) для правоi частини виразу вирiшувальноi функцп вказуе, що ймовiрнiснi властивостi еталону XЕ адекватнi властивостям вектора X (закони розподшення ймовiрно-стей для цих векторiв ствпадають).
В загальному випадку, коли можливi порушення адекватностi, вираз (2) приймае вигляд:
g (X)=gj(X/{^л^ {а^,...^^}0), (5)
де /Sj)} - оц1нкиумовних щшьностей (4); {a1j,...aMj}o-оцшки умовних невiдомих параметрiв (3).
Проаналiзуемо джерела невизначеностi дiагностичних рiшень, використовуючи вщомий узагальнений алгоритм технiчного дiагностування, який представлений удоскона-леною графiчною моделлю (рис. 1).
Варiант алгоритму, представленого на рис. 1, вико-ристовуе математичне видове поняття дiагностичноi моде-лi (ДМ), яке в залежносп вщ виду робочого впливу i техтч-ного стану об'екту дiагностики (ОД), виробляе вектор XЕ . Вимiрювальний сигнал x(t) розглядаеться як реалiзацiя вихiдного сигналу, по якому вщновлюеться (синтезуеться за допомогою вщповщно' вимiрювально-iнформацiйноi
Рис. 2. Джерела невизначеносп рiшень i 1х вплив на елементи алгоритму дiагн□стування
Проте, приведене на рис. 2 яюсне роздшення джерел невизначеностi рiшень дае можливкть вибору статистич-но обгрунтованих методiв синтезу математичних, ймовiр-шсно-обгрунтованих моделей ОД i ВФ. Таю методи, добре зарекомендували себе в рiзних задачах класифiкацii, управлшня та iдентифiкацii в умовах апрiорноi невизна-ченостi станiв дослiджуваних об'екпв.
6. Вплив обмеженост навчально! виб1рки на причини зниження в1рогщност1 функцмнально! д1агностики
Якщо розглянути безлiч ОД, якi використовують од-накову модель ВФ, але навчених i калiброваних по рiз-ним, причому однаковими за обсягом N навчальним вибiркам, то реалiзацii вiрогiдностi дiагностики цих ОД будуть рiзними проявами випадковоi вiрогiдностi Рк, математичне сподiвання яко' М [Рм ] i дисперсiя D [Р1} ] будуть функцiями ОНВ N.
С
20
ТЕХНОЛОГИЧЕСКИЙ АУДИТ И РЕЗЕРВЫ ПРОИЗВОДСТВА — № 6/3(26], 2015
ISSN 222Б-3780
СИСТЕМЫ И ПРОЦЕССЫ УПРАВЛЕНИЯ
J
При збiльшеннi N : |а) M [ PN ] ^ Рдта1; |6)D [PN ] nI0
(6)
В1рог1дтсть M [PN ] - це середня (очжувана за се-редшм) в1ропдшсть д1агностики, а P^^ - в1ропдтсть асимптотична. Якщо Pmax - це гранично максимальна, за вщсутносп яюсиих i кiлькiсиих прояв1в обмежеиост об-сягу иавчальио'! виб1рки (ОНВ), вiрогiдиiсть, то:
P < P
г Дтах — m
(7)
В нерiвностi (7) припускаеться, що для РДтах мають мкце якiснi прояви обмеженостi ОНВ N (наприклад, можливий невiрний вибiр моделi ВФ). Наведенi мiрку-вання характерш i для ймовiрностей похибок дiагностики.
З умов (6) слiдуе, що для випадкових вiрогiдностей PN кнуе умовна щiльнiсть f (pn|n) розподшення '¿х ймовiр-ностей, що залежить вщ ОНВ N. На рис. 3 представлет щiльностi f(PN|N), математичне сподiвання M[PN] i вь рогiдностi РДтах i Pmax, графiчно iлюструючи ймовiрнiснi властивостi самоï вiрогiдностi РД при обмеженнях ОНВ N i складтсть ïï оцiнювання [10].
if ( Pn \ N )
Л Ni < N2 < N3 111
11-f (Pn \ N3 )
II 1 1 1 f ( Pn\N-) Il ^
' Jf|\ f( Pn \ N1 )
чЛ\\ / 1 j \ У max Pmax Pn
/ ' \
N1 У
N - У (If / / x
/ / ' / \ у / 7 / J i- У././
М [ PN\N ] .
' /
/ ,
Рис. 3. Ймoвipнiснi гpафiчнi модел видав BiporiAHOCTi даагностики
З рис. 3 i виразу (6) слщуе, що в реальних умовах (при N << ~ ) ефективнiсть роботи будь-якого ОД визначаеть-ся ймовiрностями PN i M [PN ], причому кнуе статистич-но реалiзована можливiсть не тiльки точкового ощнюван-ня цих видiв вiрогiдностi, але i ощнювання iнтервального, що враховуе обсяг ОНВ N та задану довiрчу ймовiрнiсть оцiнювання.
7. Обговорення результат1в дослщження узагальнення алгоритму даагностування при використанш параметрично'1 модел1 ймов1рн1сно*1 д1агностики
До переваг дослiджень даноï статтi належить загаль-ний шдхщ до функцiонування дiагностичних систем на базi статистичних рiшень.
В статп показана можливiсть узагальнення алгоритмiв техтчного дiагностування з урахуванням виду моделi при-
йияття статистичних рiшеиь. Розглянуто узагальнення алгоритму д1агиостуваиия при використант параметричио'! модел1 ймов1ртсио'! диагностики. Також доведено iснуваиия не тшьки можливих джерел иевизиачеиосп статистичиих ршень, а i причин та умов, що породжують таю иевизиа-ченосп. Показано, що иевизиачетсть ршеиь при техтчтй д1агиостищ залежить в основному вщ методичиих похибок, що виникають иа етат вивчеиия д1агиостичио1 системи (оцшювания параметр1в еталоииих вектор1в, що описують д1агиостичт стаии). Наведет досягнения надають можли-в1сть пщвищити р1веиь в1ропдиост1 оцшки стану складиих промислових агрегайв при розробщ д1агиостичиих систем.
Дослщження, як иаведет в статп, стали лопчиим продовжеииям роб1т автора в обласп д1агиостуваиия стану промислових в1брацшиих об'екпв.
8. Висновки
У датй статт розкритий зв'язок м1ж моделлю алгоритму техтчного д1агиостуваиия та можливими складо-вими невизначеносп статистичиих ршеиь для дииам1ч-иих об'екпв в умовах апрюрно'! випадковост мехашчиих факториих вплив1в. При цьому:
- проаиал1зоваш шформацшш модел1 д1агиостичиих ршеиь та розроблеиий алгоритм д1агиостуваиия з урахуваииям ризиюв д1агиостики та апрюрио'! иеви-зиачеиост коитрольоваиих параметр1в i випадкових факториих вплив1в;
- удоскоиалеиа класифжащя показииюв ефектив-иост д1агиостуваиия, що враховують обмежеиия вим1рювальио'! шформацп при розробщ моделей виршувальиих фуикцш.
Л1тература
1. Володарський, 6. Т. Метрологiчне забезпечення ви1шрювань i контролю [Текст]: навч. поаб. / 6. Т. Володарський, В. В. Ку-харчук, В. О. Поджаренко, Г. Б. Сердюк. - Вшниця: Велес, 2001. - 219 с.
2. Barker, T. B. Quality by experimental design [Text] / T. B. Barker. - New York: Marcel Dekker, 1985. - 488 p.
3. Montgomery, D. C. Introduction to Statistical Quality Control [Text] / D. C. Montgomery - Ed. 4. - New York: John Wiley & Sons, 2001. - 796 p.
4. Щапов, П. Ф. Повышение достоверности контроля и диагностики объектов в условиях неопределённости [Текст]: монография / П. Ф. Щапов, О. Г. Аврунин. - Харьков: ХНАДУ, 2011. - 191 с.
5. Basseville, M. Seguential Detection of Abrupt Changes in Spectral Characteristics of Digital Signals [Text] / M. Basseville, A. Benveniste // IEEE Transactions on Information Theory. -1983. - Vol. 29, № 5. - Р. 709-723. doi:10.1109/tit.1983.1056737
6. Wilsky, A. S. A Survey of Design Methods for Failure Detection in Dynamic Systems [Text] / A. S. Wilsky // Automatica. - 1976. -Vol. 12, № 6. - Р. 601-611. doi:10.1016/0005-1098(76)90041-8
7. Горелик, А. Л. Методы распознавания [Текст] / А. Л. Горелик, В. А. Скрипкин. - 4-е изд. - М.: Высшая школа, 2004. - 262 с.
8. Basseville, M. Edge detection using sequential methods for change in level - Part I: A sequential edge detection algorithm [Text] / M. Basseville, B. Espiau, J. Gasnier // IEEE Transactions on Acoustics, Speech, and Signal Processing. - 1981. - Vol. 29, № 1. - P. 24-31. doi:10.1109/tassp.1981.1163523
9. Мигущенко, Р. П. Исследование влияния ограниченности априорной информации на вид и размер достоверности диагностики [Текст] / Р. П. Мигущенко // Вестник БГТУ им. В. Г. Шухова. - 2014. - № 6. - С. 201-204.
10. Щапов, П. Ф. Теоретичш та практичш засади систем контролю та дiагностування складних промислових об'екпв [Текст]: монографiя / П. Ф. Щапов, Р. П. Мигущенко, О. Ю. Кро-пачек. - Харгав: Шдручник НТУ «ХП1», 2015. - 244 с.
ВЫЯВЛЕНИЕ ИСТОЧНИКОВ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ СТАТИСТИЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ ПРИ ДИАГНОСТИКЕ ПРОМЫШЛЕННЫХ ОБЪЕКТОВ
Рассмотрены вероятностные модели принятия решений в составе обобщенного алгоритма технической диагностики. Доказано существование трех источников неопределенности статистических решений, влияющих на достоверность диагностики при ограничениях на количество измерительной информации. Разработаны и приведены вероятностные графические модели видов достоверности диагностики динамических объектов.
Ключевые слова: диагностика, достоверность, вероятность, неопределенность, нестационарность, решающая функция, дис-криминантный анализ.
Мигущенко Руслан Павлович, доктор техтчних наук, доцент, кафедра iнформацiйно-вимiрювальних технологш та систем, Нацюнальний техтчний утверситет «Харкюський полтехтчний iнститут», Украта, е-mail: mrp1@bk.ru.
Мигущенко Руслан Павлович, доктор технических наук, доцент, кафедра информационно-измерительных технологий и систем, Национальный технический университет «Харьковский политехнический институт», Украина.
Mygushchenko Ruslan, National Technical University «Kharkiv Polytechnic Institute», Ukraine, е-mail: mrp1@bk.ru
УДК ББ4.12Б.43:Б81.51 DOI: 10.15587/2312-8372.2015.57110
Прокопенко Ю. В., Ладанюк А. П., Сокол Р. М.
ВИЗНАЧЕННЯ НЕШТАТНИХ СИТУАЦ1Й ПРИ РОБОТ ВАКУУМ-АПАРАТА ПЕР1ОДИЧНО1 Д11
Розглянутг I визначенг загальнг вимоги до систем керування складными системами. Ви-конано огляд основних стадш роботи вакуум-апарата перюдичног дп. Описан нештатнг ситуацп при роботг вакуум-апарату. Визначено структуру фрейму ¡нтелектуальног системи для визначення нештатних ситуацш при роботг вакуум-апарата перюдичног дп. 1з використанням мови ситуацшного управлтня розробленг алгоритми визначення аваршних I конфлжтних ситуацш.
Ключов1 слова: складна система, технологгчний комплекс, вакуум-апарат, нештатна ситуацгя, фрейм конфлжтног ситуацп.
1. Вступ
Процес кристалiзацiï цукру е одним з найбшьш склад-них технолопчних процеав цукрового виробництва, який проходить в вакуум-апаратах перюдично'1 дп, яю об'една-ш в комплекси.
Робота групи вакуум-апарапв оргашзуеться таким чином, щоб забезпечити безперервну переробку сирошв i ефективне використання пари, яка е для вакуум-апарапв основним тепловим ноаем.
В умовах виробництва виникають piзноманiтнi нештатт ситуацп (конфлжти) в робот продуктового вщдь лення, а також окремого вакуум-апарата. Можливкть втручання оператора в роботу вакуум-апарата також може викликати конфлжтш ситуацп технолопчного комплексу, що зменшуе ефектившсть його роботи.
Iснуючi системи управлшня масовоï кpисталiзацiï цукру не мають функцш виявлення конфлжтних ситуацш i '¿х щентифжацп. 1х можливосп обмежуються контролем спрацювання виконавчих пpистpоïв i стеження за техно-логiчними параметрами процесу.
Для виршення поставлeноï нагальним е побу-
дова нових систем управлшня i3 застосуванням мeтодiв i пpинципiв iнтeлeктуального упpавлiння.
Найбшьш перспективним напрямком розробки нових систем, яю б враховували ва вимоги сучасносп е засто-сування мeтодiв ситуацiйного упpавлiння. Застосування ситуацiйного управлшня дозволяе врахувати i ефективно виршити ва нагальнi задачi сучасностi:
- побудова iерархiчних систем управлiння техно-логiчними комплексами;
- застосування штелектуальних методiв зберiгання i обробки шформацп у виглядi баз знань;
- ефективну штегращю ситуацiйних систем управлшня з комп'ютерно-штегрованими системами [1]. Головним елементом таких систем повинна стати ште-
лектуальна база знань. Розробка бази знань для ситуацш-них систем управлшня дозволить виршити таю принци-повi питання:
- розширення функцюнальносп i гнучкостi системи ситуацшного управлiння;
- використання систем ситуацшного управлшня разом з базами даних дозволить створювати прин-ципово новi агент системи;
- створити пiдсистему виявлення i опрацювання конфлiктних ситуацiй [2].
2. Анал1з лгтературних даних та постановка проблеми
На цукрових заводах одшею iз дiлянок, яку можна вiднести до поняття складна система, е комплекс вакуум-апарапв перiодичноi дГх, яю вiдносяться до продуктового вiддiлення цукрового заводу. На рис. 1 показана спрощена структурна схема комплексу вакуум-апарапв перюдично' дп в структурi продуктового вщдшення цукрового заводу.
Пiдготовлений сироп цукру з вмктом сухих речовин 68-72 % з випарно' станцп, через промiжний збiрник, по-
22 ТЕХНОЛОГИЧЕСКИЙ АУДИТ И РЕЗЕРВЫ ПРОИЗВОДСТВА — № 6/3(26], 2015, © Прокопенко Ю. В., Ладанюк А. П.,
Сокол Р. М.
