Введение к работе
Актуальность темы. Для производственных (приемосдаточных, контрольных) испытаний двигателей внутреннего сгорания (ДВС) по-прежнему актуальной является задача повышения эффективности управления для снижения трудовых, энергетических, временных затрат, уменьшения ущерба ресурсу испытуемых изделий при одновременном повышении достоверности и точности принимаемых решении. Это объясняется недостатками существующих испытательных систем, связанных с использованием традиционных технологий для контроля и диагностики двигателей нового высокого уровня развития и сложности: непрерывной регистрацией большого числа параметров, приводящей к информационной избыточности систем и увеличивающей тем самым аппаратные и временные затраты на хранение, поиск, обработку информации; централизованным циклическим опросом датчиков, увеличивающим инерционность систем и ведущим к старению информации и снижению достоверности результатов; использованием классических статистических методов, требующих больших объемов измерительной информации.
Главное направление решения задачи повышения эффективности управления испытаниями связано с совершенствованием математического обеспечения автоматизированных систем испытаний и, прежде всего, части, касающейся идентификации объектов и процессов.
Специфика технологических процессов стендовых испытаний ДВС (сложность и нестационарность испытуемых объектов при недостаточной априорной информации, с одной стороны, и ограничение материальных, трудовых, временных ресурсов, с другой стороны) исключает возможность использования существующих методов для решения указанной задачи. Интенсивное развитие, растущее многообразие и усложнение двигателей, ужесточение требований к их надежности обуславливают необходимость дальнейшего повышения результативности испытаний и их более полной автоматизации при одновременной способности производства в короткие сроки адаптироваться для проведения испытаний двигателей разных типов.
Поэтому проблема создания новых методов идентификации объектов и процессов как основы математического обеспечения автоматизированной системы производственных испытаний (АСПИ) ДВС с целью повышения качества управления и количественных показателей эффективности, в том числе сокращения сроков и расходов на испытания, в настоящее время остается актуальной, особенно в связи с оснащением испытательных стендов быстродействующей измерительной и вычислительной техникой.
Связь работы с научными программами, планами и темами. Тема диссертационной работы' соответствует научной тематике факультета технологии и автоматизации машиностроения, приборостроения и транспорта Севастопольского национального технического университета в области разра-
ботки современных автоматизированных систем управления. Результаты, полученные автором диссертации, использованы при выполнении госбюджетной работы «Стабильность» (2005-2008гг., номер регистрации 0105Ш09П8).
Целью диссертационной работы является повышение качества управления и количественных показателей эффективности автоматизированных производственных испытаний ДВС, в том числе сокращение сроков и расходов на испытания, путем создания методов идентификации стохастических объектов и процессов испытаний.
Основные задачи исследования:
-
Анализ особенностей стендовых испытаний ДВС на заключительной стадии производства после сборки. Определение путей повышения показателей эффективности автоматизированных производственных испытаний (точности и достоверности результатов, качества управления) и сокращения сроков и расходов на испытания.
-
Исследование механизмов генерации временных рядов измерений диагностических параметров ДВС с привлечением авторегрессионного анализа в системах Statistica, Mathcad, MiniTab for Windows и прикладного программного обеспечения RATS (Regression Analysis of Time Series), CATS (Cointegration Analysis of Time Series).
-
Моделирование испытуемых ДВС с учетом их нестационарного стохастического поведения по результатам измерений диагностических параметров.
-
Разработка методики для идентификации стохастических процессов изменения параметров ДВС в ходе приемосдаточных и контрольных испытаний с использованием методов анализа многомерных временных рядов и адаптивной фильтрации.
-
Создание методов и алгоритмов проверки адекватности полученных моделей и исследования ошибок моделирования объектов и процессов испытаний как составной части системы поддержки принятия решений о годности испытуемых объектов к эксплуатации.
Объект исследования составляют автоматизированные системы управления производственными испытаниями ДВС.
Предметом исследования являются методы обеспечения качественных и количественных показателей при управлении автоматизированными производственными системами испытаний машиностроительных изделий, принципы построения математического обеспечения испытаний на основе методов и алгоритмов идентификации стохастических объектов и процессов испытаний.
Методы исследования. В диссертационной работе использованы методы: линейной алгебры, теории временных рядов, проверки статистических гипотез, теории автоматического управления, теории дискретных адаптив-
ных систем. Адекватность моделей проверена методами аналитического и численного моделирования на ЭВМ с верификацией в лабораторных и производственных условиях.
Научная новизна полученных результатов:
-
Новизна метода повышения качества управления и количественных показателей эффективности автоматизированных производственных испытаний, в том числе сокращения сроков и расходов на испытания, заключается в использовании в реальном времени приемосдаточных и контрольных испытаний стохастических моделей испытуемых объектов для оценивания их состояния.
-
Новизна предлагаемого метода идентификации стохастических объектов и процессов испытаний состоит в том, что в отличие от существующих методов идентифицируются не только скалярные случайные процессы изменения отдельных диагностических параметров ДВС, но и многомерные процессы, а также оцениваются стационарные линейные комбинации, характеризующие общую динамику элементов многомерных нестационарных процессов.
-
Новизна предлагаемого подхода к разработке математического обеспечения АСПИ ДВС для эффективного управления технологическим процессом производственных испытаний и для системы интеллектуальной поддержки принятия решений по их результатам заключается в объединении методов анализа многомерных нестационарных временных рядов и адаптивной фильтрации при мониторинге технического состояния испытуемых изделий по величине коэффициентов линейных комбинаций, описывающих связи между диагностическими параметрами.
-
Новизна вычислительного алгоритма для определения ошибок идентификации испытуемых объектов в зависимости от погрешности оценивания коэффициентов многомерных моделей определяет возможность прогнозирования показателей эффективности автоматизированных производственных испытаний ДВС уже на стадии подготовки испытаний (путем оценивания вероятности принятия ошибочного решения в зависимости от задаваемой точности и достоверности результатов испытаний, их сроков и стоимости) и, как следствие, показателей надежности системы испытаний в целом.
Праісгическое значение полученных результатов заключается в том, что применение разработанных методов и алгоритмов идентификации объектов и процессов позволяет повысить качество управления и количественные показатели эффективности автоматизированных производственных испытаний ДВС, повысить точность и достоверность результатов, обеспечить снижение материальных, трудовых и временных затрат.
Впервые на основе нового подхода к формализации задачи управления автоматизированными производственными испытаниями ДВС создана инженерная методика исследования многомерных нестационарных процессов
изменения их диагностических параметров, позволяющая установить стохастические зависимости между ними и использовать эти зависимости при управлении испытаниями. Это способствует реализации перспективных алгоритмов управления технологическим процессом испытаний ДВС, способных перестраиваться программным путем в зависимости от технического состояния испытуемых ДВС, технологии испытаний, реальных производственных ситуаций.
Методика может быть использована для моделирования параметров автомобильных бензиновых двигателей различных модификаций при соответствующей настройке моделей. Разработанный метод идентификации стохастических объектов и процессов может быть основой для разработки методик испытаний широкого класса сложных машиностроительных изделий.
Реализация результатов работы. Разработанная на основе теоретических исследований инженерная методика испытаний двигателей внутреннего сгорания внедрена на ГП "Севастопольстандартметрология", а также на предприятиях ООО «Регион Лидер» и 000 ТК «Тир-Транс» (г. Симферополь).
Личный вклад соискателя. Вклад соискателя в работах, выполненных в соавторстве, заключается в разработке метода идентификации испытуемых ДВС по основным диагностическим параметрам с учетом зависимостей, отражающих их общую динамику их изменения, построении векторных авторегрессионных моделей на базе экспериментальной информации [1-5,8,12-15,20-21]; в создании математического обеспечения для повышения качества управления технологическим процессом испытаний и для системы интеллектуальной поддержки принятия решений по их результатам [9,16,18]; а также в построении вычислительного алгоритма для определения надежности системы испытаний [7,10,17,19].
Апробация результатов диссертационной работы. Результаты исследований доложены и обсуждены на студенческой научно-технической конференции «Системы автоматики и автоматическое управление» (Севастополь, 2002), научно-технических международных конференциях: «Прогрессивная техника и технология» (Севастополь, 2006), «Проблемы качества и долговечности зубчатых передач редукторов, их деталей и узлов» (Севастополь, 2005 - 2008), по автоматическому управлению «Автоматика-2006» (Винница, 2006), «Автоматика-2007» (Севастополь, 2007), «Автоматизация: проблемы, идеи, решения» (Севастополь, 2006, 2007), «Проблемы принятия решений в условиях неопределенности» (Судак, 2007, Киев, 2008), «Безопасность жизнедеятельности предприятий в промышленно развитых регионах» (Кемерово, Россия, 2007), САЙТ (Киев, 2008), по прикладной и вычислительной математике (Провдив, Болгария, 2008), а также на научных семинарах кафедры технической механики и машиноведения Севастопольского национального технического университета (Севастополь, 2004-2008).
Публикации. Основные результаты работы изложены в 22 печатных работах, 10 из которых соответствуют требованиям ВАК Украины к публикациям результатов научной работы.
Диссертационная работа состоит из введения, четырёх глав и заключения, изложенных на 146 страницах, списка литературы из 111 наименований, приложений на 48 страницах. Содержит 70 рисунков и 18 таблиц.
