Содержание к диссертации
I. ОБЗОР ПРЕДМЕТНОЙ ОБЛАСТИ И ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ ДИССЕРТАЦИИ 4
1.1. ВВЕДЕНИЕ 4
1.2. АКТУАЛЬНОСТЬ ПРОБЛЕМЫ 5
1.3. ОБЗОР ПРЕДМЕТНОЙ ОБЛАСТИ РАБОТЫ. ОСНОВНЫЕ МЕТОДЫ 6
1.3.1. Особенности процессов утилизации химического оружия 6
1.3.2. Основные понятия теории надежности. Особенности проблемы надежности для химико-технологических систем повышенной опасности (ХТСПО) 7
1.3.3. Пути повышения надежности химико-технологических систем 11
1.3.4. Описание объекта. 13
1.3.4.1. Характеристика объекта 1597 13
1.3.4.2. Агрегат огневого обезвреживания твердых отходов 14
1.3.4.3. Печь прокалки твердых отходов ТХ800 16
1.3.5. Кластерный анализ 18
1.3.5.1. Проверка статистической значимости 19
1.3.5.2. Области применения кластерного анализа 19
1.3.5.3. Алгоритмы кластерного анализа 20
1.3.6. Процедура классификации 24
1.3.6.1. Алгоритм нахождения коэффициентов классифицирующих функций 25
1.3.6.2. Обобщенная функция расстояния 26
1.3.6.3. Вероятность принадлежности к классу 26
1.3.6.4. Проверка точности процедуры классификации 27
1.3.7. Поиск сложных непериодических шаблонов в последовательностях чисел и символов 28
1.3.8. Развитие дефекта и стоимость ликвидации его последствий. 33
1.3.9. Методы поиска дефектов оборудования и проблемы их реализации. 35
1.4. ВЫВОДЫ И ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ ДИССЕРТАЦИИ 38
II. РАЗРАБОТКА АЛГОРИТМОВ 41
2.1. ДЕТЕКТИРОВАНИЕ АНОМАЛЬНЫХ ИНФОРМАТИВНЫХ ПРИЗНАКОВ В СТАЦИОНАРНЫХ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ ПРОЦЕССАХ 41
2.2. АЛГОРИТМ ДЕТЕКТИЮВАНИЯ АНОМАЛЬНЫХ ИНФОРМАТИВНЫХ ПРИЗНАКОВ В ДИНАМИЧЕСКИХ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ ПРОЦЕССАХ 48
2.2.1. Введение 48
2.2.2. Предпосылки создания метода. 49
2.2.3. Понятие шаблона. Основы методов, базирующихся на идее SSA 50
2.2.4. Изложение сущности разработанного метода. 55
2.2.5. Реализация режима реального времени 66
2.2.5.1. Стратегия скользящего анализа 69
2.2.5.2. Ведение глобальной библиотеки шаблонов 72
2.2.5.3. Обоснование выбора длины «гусеницы» 74
III. РАЗРАБОТКА ПРОГРАММНОГО СРЕДСТВА ФУНКЦИОНАЛЬНАЯ БЛОК-СХЕМА ПРОГРАММНОГО СРЕДСТВА 80
3.1. ИНТЕРФЕЙС ПРОГРАММНОГО СРЕДСТВА. ОПИСАНИЕ ОРГАНОВ УПРАВЛЕНИЯ 81
3.1.1. Загрузка и сохранение исходных данных 82
3.1.1.1. Вкладка «Файл данных» 82
3.1.1.2. Вкладка «Числовой ряд» 83
3.1.1.3. Вкладка «Траекторная матрица» 84
3.1.2. Генератор шаблонов 84
3.1.3. Детектор шаблонов 55
3.1.4. Библиотека шаблонов 55
3.1.2. Блок исследования свойств алгоритма 89
3.1.2.1. Окно «Исследование быстродействия алгоритма» 90
3.1.2.2. Окно «Исследование вероятности ложного срабатывания» 92
3.1.2.3. Окно «Исследование границы детектируемости шаблонов»
IV. ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКАЯ ЧАСТЬ 96
4.1. ИССЛЕДОВАНИЕ БЫСТРОДЕЙСТВИЯ АЛГОРИТМА 96
4.1.1. Описание методики исследования быстродействия 96
4.1.2. Результаты исследования быстродействия 96
4.1.6. Случай №4. Выключение режима поиска периодичности. Объем конечной библиотеки N-250. 104
4.1.7. Случай №5. Уменьшение минимальной длины шаблона. Объем конечной библиотеки N-300. 106
4.1.8. Сводный график. Выводы 108
4.1.9. Сравнительный анализ ресурсоемкости разработанного метода и методов поиска закономерностей, основанных на классических процедурах классификации 110
4.2. ИССЛЕДОВАНИЕ ВЕРОЯТНОСТИ ЛОЖНОГО СРАБАТЫВАНИЯ 112
4.2.1. Описание методики исследования вероятности ложного срабатывания 112
4.2.2. Результаты исследования вероятности ложного срабатывания 113
4.2.3. Случай№1. РППвыключен, Кмт = 3. С5-0.15 114
4.2.4. Случай№2.АПмакс = 20%, Кми„ = 3. С5-0.13. 115
4.2.5. Случай№3. РПП выключен, КШИ = 4. С5 0,10. 116
4.2.7. Сводный график. Выводы 118
4.2.8. Зависимость С5 от длины исходного ряда. 120
4.3. ИССЛЕДОВАНИЕ ГРАНИЦЫ ДЕТЕКТИРУЕМОСТИ 122
4.3.1. Понятие меры шероховатости ряда. 122
4.3.2. Описание методики исследования границы детектируемости. 127
4.3.3. Результаты исследования границы детектируемости. 128
4.3.4. Случай№1. Ряд «Давление пара на входе в 33 клапан». Мш = 0,117 129
4.3.5. Случай№2. Ряд «ENGINES». Мш = 0,127. 130
4.3.7. Случай№4. Ряд «Давление пара на входе в 33 клапан». Мш = 0,117. АПмакс = 10%. 132
4.3.8. Сводный график. Выводы 133
V. ЗАКЛЮЧЕНИЕ 136
VI. ЛИТЕРАТУРА 1
Введение к работе
Автоматизация работы объектов повышенной опасности, и в частности, опасных химических производственных и технологических процессов, является сегодня неотъемлемой частью повышения их безопасности и снижения вероятности возникновения аварийных ситуаций. Цена аварии на подобных объектах, как правило, имеет катастрофический масштаб, поскольку последствия возникновения подобных ситуаций затрагивают не только и не столько сам объект, но и площади, превосходящие его в сотни и тысячи раз. Большинство веществ, которые обрабатываются или синтезируются на объектах этого класса, связаны с опасностью для жизни.
На настоящий момент автоматические системы управления и мониторинга практически полностью контролируют химические объекты повышенной опасности по следующим причинам:
1) Статистически обосновано, что более половины причин аварий обусловлены человеческим фактором, поэтому любое управляющее воздействие, которое может быть автоматизировано, отдается под управление АСУ.
2) Подавляющее число применяемых технологических химических процессов требует полной изоляции от человека.
3) Для контроля многих процессов времени реакции человека совершенно недостаточно.
Таким образом, безопасность рассматриваемых объектов зависит в значительной мере от развития автоматических систем управления, оперативности и точности систем мониторинга, от интеллектуальности применяемых систем принятия решений.
