Содержание к диссертации
Введение
Глава 1, Исследование методов технического диагностирования стрелочного перевода и электропривода на сортировочной горке
1.1. Анализ процесса расформирования составов на сортировочной горке 11
1.2. Анализ функционирования системы автоматизированного управления \ на сортировочной горке 20
1.3, Анализ факторов, влияющих на эффективность технического обслуживания стрелочного перевода и электропривода 42
1,4- Выводы 46
Глава 2. Математическая модель процесса технического диагностирования стрелочного перевода и электропривода
2.1, Анализ и выбор вида модели технического диагностирования стрелочного перевода и электропривода 47
2.2. Ограничения метода обработки графических протоколов функционирования стрелочного перевода и электропривода 64
2,3- Метод обработки графических протоколов функционирования стрелочного перевода и электропривода 71
2.4. Выводы 77
Глава 3. Применение метода обработки графических протоколов для определения технического состояния стрелочного перевода и электропривода
3.1. Алгоритм применения метода обработки графических протоколов для определения наличия неисправности 79
3.2. Алгоритм применения метода обработки графических протоколов для определения вида неисправности 91
3.3. Алгоритм применения метода обработки графических протоколов для определения наличия и вида неисправности 95
3.4. Составление таблиц-подсказок, построенных на основании метода обработки графических протоколов функционирования стрелочного перевода и электропривода 97
3.5. Сравнительный анализ алгоритмов определения вида графического протокола.. 99
3.6. Выводы 105
Глава 4. Программные и алгоритмические средства процесса технического диагностирования стрелочного перевода и электропривода в автоматизированной системе управления на сортировочной горке
4.1. Построение алгоритма определения количества интервалов разбиения исследуемого графического протокола 107
4.2. Особенности программных средств процесса технического диагностирования стрелочного перевода и электропривода в автоматизированной системе управления на сортировочной горке 112
4.2.1. Выбор среды программирования 112
4.2.2, Описание пакета программ REG2003D 113
4.2.3.Описание расширений файлов 115
4.3. Выводы 117
Заключение 118
Литература 119
Приложение 1 132
Приложение 2 , 157
Приложение 3 196
- Анализ процесса расформирования составов на сортировочной горке
- Анализ и выбор вида модели технического диагностирования стрелочного перевода и электропривода
- Алгоритм применения метода обработки графических протоколов для определения наличия неисправности
- Построение алгоритма определения количества интервалов разбиения исследуемого графического протокола
Введение к работе
\ В условиях реорганизации железнодорожного транспорта одной из
главных задач «Программы технического и технологического перевооружения хозяйства сигнализации, централизации и блокировки железных дорог на период 2002-2005 гг.» является переход на прогрессивные методы технической эксплуатации на основе широкого внедрения автоматизированных систем технического диагностирования (АСТД).
Большой вклад в развитие теоретических положений, разработку методов и алгоритмов, создание аппаратно-программных средств автоматизации процессов технического диагностирования устройств \ железнодорожной автоматики и телемеханики внесли В.М. Алексеев, Л.А. Баранов, ИЛ. Беляков, А.И. Брейдо, А.Н, Гуда, И.Е. Дмитренко, В.Н. Иванченко, С-М. Ковалев, Е.А. Кораблев, Ю.А. Кравцов, RH. Лябах, В.В. Сапожников, Вл.В. Сапожников, JLB. Пальчик, А.Е. Федотов, Д.В. Швалов и другие.
Отказы элементов системы «стрелочный перевод - электропривод» вызывают нарушения хода технологических процессов на станциях, поиск отказов требует значительных временных затрат, поэтому в настоящее время актуальной является задача уменьшения количества отказов, приносящих ущерб, за счет сокращения времени восстановления, увеличения глубины диагностирования, фиксации предотказных состояний.
Система «стрелочный перевод - электропривод» представляет собой сложную электромеханическую систему, выполняющую ответственные функции по организации и обеспечению безопасности движения поездов и функционирующую в условиях влияния различных дестабилизирующих факторов, точная количественная оценка которых затруднительна. Кроме того, практически невозможно в эксплуатационных условиях без выключения стрелок из зависимостей проводить измерения механических
параметров, дающих наиболее точную информацию о техническом состоянии системы.
В известных в настоящее время АСТД (АПК-ДК, АРМ-ГАЦ, АДК-СЦБ и др.) в качестве обобщенного диагностического параметра для системы «стрелочный перевод - электропривод» выбран рабочий ток, при этом реализованы высокоточные измерения диагностического параметра и построение графических протоколов, отражающих динамику его изменения на конечном временном интервале. Однако функции принятия решений о состоянии объекта диагностирования на основании анализа графических протоколов выполняются эксплуатационным штатом, что не даёт возможности производить диагностирование в реальном времени.
Один из перспективных подходов к построению АСТД состоит в
і реализации экспертных методов анализа графических протоколов (ГП),
основанных на формализации опыта и знаний эксплуатационного штата и
дающих возможность осуществлять в реальном времени функциональное
диагностирование устройств, работающих в динамическом режиме, к классу
у которых относится система «стрелочный перевод - электропривод». Такой
1 подход, отражающий естественные интеллектуальные процедуры принятия
решения человеком и опирающийся на логические операции, позволяет
использовать неточную или представленную в словесно-качественной форме
информацию и реализовать трудно формализуемые алгоритмы.
В качестве объекта исследования в работе используется система
автоматизированного управления на сортировочной горке,
функционирующая в условиях неполноты информации и предназначенная для принятия решений в трудно формализуемых задачах.
Предметом исследования являются методы и модели построения
ь высоконадёжных и эффективных автоматизированных систем технического
диагностирования устройств железнодорожной автоматики и телемеханики.
7 Цель диссертации. Разработка методов автоматизации экспертной поддержки принятия решений в процессе технического диагностирования стрелочных переводов и электроприводов (СПиЭП), что позволит повысить эффективность технологических процессов управления движением поездов на станциях и сортировочных горках.
Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:
1, Автоматизировать процесс технического диагностирования
стрелочного перевода и электропривода, являющегося исполняющим
устройством системы управления на сортировочной горке.
2, Классифицировать неисправности, приводящие к возникновению
1 опасных отказов, приносящих ущерб маневровой и поездной работе на
t t сортировочной горке,
3, Выявить причины недостаточной точности ранжирования
альтернатив и предложить пути её повышения с использованием процедур
нечёткого вывода и метода обработки графических протоколов.
^ 4. Классифицировать исходные данные с использованием процедур
1 распознавания образов.
5, Разработать алгоритмы построения нечётких множеств и функций принадлежности нечётких множеств.
, 6. Выявить преимущества применения метода обработки графических протоколов функционирования стрелочного перевода и электропривода.
7- Применить разработанные модели и программное обеспечение для практических задач диагностирования стрелочного перевода и электропривода.
Методы исследования. Исследования проводились с использованием положений теории нечетких множеств, теории статистического анализа, теории распознавания образов, теории массового обслуживания, методов имитационного моделирования на персональной ЭВМ.
Для достижения поставленных задач в первой главе рассматривается основной объект исследования - система автоматизированного управления на сортировочной горке. Диагностирование стрелочного перевода и электропривода, являющегося неотъемлемым элементом системы управления ведётся в условиях неполноты информации, а процесс принятия решений невозможен без привлечения экспертных заключений- Эти свойства обуславливают необходимость применения экспертных систем (ЭС).
Вторая глава посвящена построению формализованной модели и метода диагностирования СПиЭП, основанного на обработке графических протоколов.
В третьей главе рассматривается применение метода обработки ГП к решению ряда задач, связанных с определением технического состояния СПиЭП Приводится оценка эффективности метода обработки ГП и описание круга неисправностей, необходимых для формирования таблиц-подсказок, которые использовались для апробации предлагаемых методик.
В третьей главе описываются методики, позволяющие применить метод обработки графических протоколов с использованием моделей и признаков ГП- Также приводится оценка эффективности метода обработки графических протоколов и описание круга неисправностей, необходимых для формирования таблиц подсказок, которые использовались для апробации предлагаемых методик,
В четвёртой главе рассмотрены вопросы программно-аппаратной реализации метода обработки ГП в диагностирующих АРМах,
В приложения внесены материалы о внедрении результатов диссертационной работы.
Научная новизна работы заключается в следующем: * разработана динамическая модель анализа технического состояния стрелочных переводов и электроприводов, основанная на нечёткой
аппроксимации функции обобщённого параметра с использованием лингвистических переменных;
разработан метод автоматизации интеллектуальной поддержки принятия решений в процессе технического диагностирования устройств;
на основе классификации неисправностей стрелочного перевода и электропривода разработан словарь лингвистических термов, предназначенный для использования в нечётко-логической модели анализа графических протоколов.
Практическая ценность работы заключается в реализации программного обеспечения, необходимого для диагностирования и технического обслуживания стрелочного перевода н электропривода. В работе достигнуты следующие практические результаты:
разработано программное обеспечение, реализующее предлагаемый метод, а также электронная инструкция, навигационная система которой строится по блочному принципу с иерархической перекрёстной структурой ссылок внутри каждого блока;
использование результатов диссертационного исследования для повышения эффективности диагностирования стрелочного перевода и электропривода позволит сократить время поиска возникнувшей неисправности и, как следствие, уменьшит общее время нахождения составов в системе расформирования;
предложенные методы позволят значительно расширить область применения средств диагностирования и определить техническое состояние не только электропривода, но и стрелочного перевода.
По теме диссертации опубликовано 14 печатных работ. Диссертационная работа и ее отдельные разделы докладывались и обсуждались на семинарах кафедры «Автоматика и телемеханика на железнодорожном транспорте» (РГУПС), на Юбилейной научно-практической конференции «Повышение эффективности работы
*
10 железнодорожного транспорта Сибири и Дальнего Востока», посвященной 100-летию завершения строительства Транссибирской магистрали и 150-летию открытия движения по магистрали Санкт-Петербург - Москва, проходившей в Хабаровске, 2001 г.; IV Всероссийской научной конференции с международным участием молодых ученых и аспирантов «Новые информационные технологии. Разработка и аспекты применения» г, Таганрог, 2001 г.; III международной научно-практической конференции «Интеллектуальные электромеханические устройства, системы и комплексы», г. Новочеркасск, 2002 г. Материалы диссертации были представлены и отмечены наградой на 3-й Межрегиональной научной конференции, направленной на решение проблем экономического развития России, организованной Министерством образования Российской Федерации и проведенной в Северо-Кавказском государственном технологическом университете г. Ставрополь, 2002 г., материалы диссертационной работы опубликованы в печатных изданиях «Известия высших учебных заведений. Северо-кавказский регион. Технические науки» и «Известия TPTY» 2003 г„ имеющих статус центрального издания.
Анализ процесса расформирования составов на сортировочной горке
Работа сортировочной станции в состав которой входит сортировочная горка, заключается в расформировании поступивших поездов, накоплении из них составов новых назначений, формировании поездов с готовностью по весу и длине. На эффективность работы сортировочной горки влияет комплекс факторов, в число которых входят уровень механизации и автоматизации производственных процессов, производительность технических средств, технология работы и организация обслуживания.
В этой связи сортировочная горка является одним из первоочередных объектов автоматизации, который в значительной степени определяет эффективность работы сортировочной станции и показатели качества всего процесса расформирования-формирования составов. Технологический процесс расформирования-формирования составов является многокритериальным и зависит от функционирования всех комплексов станции, поэтому для наиболее полного представления о процессах, происходящих на сортировочной горке, необходимо проанализировать работу всей сортировочной станции от момента прибытия состава на станцию до момента его отправления.
Все операции на сортировочной станции разделены на обработку составов в системе парка приёма, процесс формирования составов в парке формирования (основным элементом которого является сортировочная горка), выставку составов в парк отправления с последующим заездом локомотива под состав. Эффективность функционирования сортировочной станции как основополагающего звена в организации перевозочного процесса на железных дорогах обеспечивается слаженностью работы и систематизированным подходом к оценке параметров, характеризующих внутристанционные процессы. Структурная схема сортировочной станции приведена нарис. 1,1, Рассмотрим операции, которые определяют функционирование сортировочной станции, располагая их в той последовательности, которая соответствует реально происходящим операциям: - прибытие состава на сортировочную станцию; - разделение составов на местные и транзитные; - коммерческий и технический осмотр состава; - роспуск состава с сортировочной горки; - накопление, определяющееся от момента поступления первого отцепа вновь накапливаемого состава до готовности его по весу или длине; - ожидание на путях подгорочного парка, характеризующееся промежутком времени между готовностью состава по весу или длине и заездом маневрового локомотива; - операция формирования, которая определяется временем от заезда маневрового локомотива до окончания формирования; - перестановкой состава в парк отправления; - отправление поезда.
Все внутристанционные операции обслуживаются бригадами работников пунктов технического и коммерческого осмотра, операторами технической конторы и диспетчерским персоналом, с одной стороны, и системой автоматизированного управления сортировочной горки, с другой стороны.
Приём поезда в парк прибытия осуществляется дежурным по станции (ДСП), который владеет информацией, характеризующей функционирование парка прибытия: номер подхода, с которого прибывает поезд, продолжительность простоя поезда у входного светофора, время и путь прибытия поезда, простой поездного локомотива в парке приема, момент заезда горочного локомотива под состав и продолжительность надвига, общее время простоя поезда в парке приема, местоположение маневровых и поездных локомотивов и др. После приема поезда на свободный путь в парке прибытия ДСП осуществляет уборку поездного локомотива в депо. Собрав всю необходимую информацию о вновь прибывшем поезде, дежурный по станции делает заключение о возможности дальнейшего осмотра поезда. К обслуживанию состава приступают бригады работников ПТО и ПКО. Работники бригад формируют оперативно-технологическую информацию о времени окончания осмотра, а также о его результатах. Далее эта информация поступает в техническую контору. Открытие сигнала для надвига состава на сортировочную горку осуществляет ДСПГ, который обладает следующими данными, необходимыми для оценки поездной ситуации: продолжительность периода формирования; время выставки состава в парк отправления; номера вагонов, переставляемых по путям подгорочного парка со стороны вытяжки; количество физических вагонов» доставленных со стороны вытяжки на пути подгорочного парка; местоположение маневрового локомотива и др. [2]. ДСПГ руководит торможением отцепов на спускной части горки в процессе роспуска состава, а компенсацию остаточной скорости отпуска в подгорочном парке осуществляют регулировщики скорости. Все действия ДСП и ДСПГ согласуются с маневровым диспетчером ДСЦ, который координирует работу всей сортировочной станции, К маневровому диспетчеру стекается вся оперативно-технологическая информация станции, на основе которой он принимает мотивированные решения о вмешательстве в поездную обстановку. Имея представления о функционировании сортировочной станции, обратимся к анализу составляющих времени нахождения состава в системе расформирования. Основными объектами, подлежащими обслуживанию в системе «массовое обслуживание - сортировочная станция», являются поезда, которые формируют входящий поток. Входящий поток имеет закономерности поступления поездов (требования), которые выражаются законом распределения интервалов между ними. Определение времени нахождения состава в системе массового обслуживания сводится к выяснению зависимостей, которые существуют между входящим потоком и его обслуживанием- Этот процесс называется количественной оценкой процесса обслуживания. Одним из показателей является интенсивность прибытия поездов в течении часа Л. В результате действия фактора неприема станцией интервал прибытия поездов может быть случайным. Это связано, в первую очередь, с недостатком путей в парке приема. Неравномерность прибытия поездов в парке приема характеризуется коэффициентом вариации f п = =— где С - среднеквадратическое отклонение, а /Г] - математическое ожидание интервалов прибытия. Анализируя время нахождения состава на сортировочной станции, необходимо отметить, что основными показателями этой системы будут мощность горки р и количество путей в парке приема [3], В этой связи актуальным становится использование понятия вариации горочного интервала - Горочный интервал определяется временем от момента окончания роспуска предыдущего состава, до момента надвига последующего состава.
Анализ процессов, формирующих единый технологический процесс функционирования сортировочной станции позволяет оцепить количественные показатели эффективности переработки поступающих поездов: где tc - общая продолжительность нахождения составов в системе расформирования; Уг - коэффициент вариации горочного интервала, к, = 0,25+0,35 ; tD6- время обработки составов перед роспусками; X — интенсивность прибытия поездов в парк приема. Если уровень загрузки горки выразить через среднечасовое поступление составов и величину горочного интервала [4], т.е. р = 2лг, то (1Л) примет вид: A2t2(\+v2)
Наибольший интерес в этом выражении вызывает горочный интервал. Он является оценивающим параметром не только перерабатывающей способности горки, но и взаимодействия в работе взаимосвязанных технологических звеньев «парк прибытия - сортировочные устройства» [5]. Такое взаимодействие должно обеспечивать уменьшение времени простоя вагонов на станции [6], так как процесс поездообразования зависит от продолжительности операций, связанных с обработкой в парке приема и роспуском составов [7].
Анализ и выбор вида модели технического диагностирования стрелочного перевода и электропривода
Система диагностирования технического состояния стрелочного перевода и электропривода функционирует в условиях постоянно меняющегося действия внешних факторов, наличия информации, которая может быть определена только с помощью экспертных оценок. Основной задачей построения математической модели процесса диагностирования является создание алгоритмов, адекватно описывающих экспертную систему принятия решений. Такая система должна отвечать следующим требованиям: - тип математической модели процесса диагностирования должен быть обоснован в соответствии с видом представленных знаний; - математическая модель должна использовать решающие правила, дающие меньшую ошибку предсказания по сравнению с другими моделями; - обеспечивать универсальность предлагаемых методов, независящих от размеров информационной среды признаков-описаний; - учитывать всю полноту пространства признаков, в том числе классы неисправностей неканонического типа; - использовать продукционные правила, обладающие простотой интерпретации и преобразования, направленные на получение несмещённых оценок.
Системы автоматизированного управления и диагностирования на сортировочных горках, к числу которых относятся КГМ-ПК и АРМ-ГАЦ функционируют в условиях неполноты входной информации. Эти системы характеризуются следующими свойствами: недетерминированцость и неполнота информации о диагностируемом объекте, необходимость выдвижения гипотез с их последующей проверкой. Эти свойства обуславливают целесообразность применения экспертных систем, снабжённых индуктивной процедурой адаптации к иегомогенным входным данным [38].
Одной из подсистем диагностирования в автоматизированной системе управления на сортировочной горке является подсистема поиска неисправностей в стрелочном переводе и электроприводе. Для снижения затрат времени и ресурсов, в процессе диагностирования осуществляется выдвижение и проверка гипотез об исправности или неисправности отдельных узлов или деталей. Генерация таких гипотез - трудно формализуемая задача, для автоматизации которой предлагается применять нечёткие множества. Проведём сравнительный анализ существующих моделей индуктивного приобретения знаний.
К моделям индуктивного приобретения знаний относятся фреймовые модели, продукционные модели, нейронные сети. Рассмотрим фреймовые модели. База знаний такой модели структурирована. Основной структурной единицей является фрейм, состоящий из множества слотов. Значения слотов могут быть нескольких типов. Все фреймы имеют, как правило, два специальных слота, один из которых - имя данного фрейма, другой используется для ссылки на родительский фрейм данного фрейма. Таким образом, с помощью последнего слота фреймы организуются в иерархическую сеть, и базе знаний придаётся определённая структура [39,40, 41,42],
Рассмотрим построение индуктивных моделей приобретения знаний с помощью нейронных сетей (НС). Отличительной чертой моделей, в которых используются нейронные сети, является то, что все объекты, информация о состоянии которых обрабатывается, могут быть объединены в несколько групп, число объектов в каждой достаточно большое, и над объектами в каждой из групп производятся одни и те же простейшие действия [43-46]. Схема обработки информации о состоянии объектов диагностирования обладает следующими свойствами: присутствует большое число простейших однотипных элементов, которые могут вести параллельную обработку сигналов и быть объединены в так называемые слои [47, 48]. Нейронная сеть, применяемая для обнаружения неисправности объекта диагностирования, может быть построена двумя способами: в виде двухслойной НС с линейными семантическими связями или в виде однослойной НС с нелинейными синоптическими связями. Нелинейные активационные функции, которые определяют зависимость выходного значения нейрона от его внутреннего состояния для любого нейрона, представляет собой функции единичного скачка. В зависимости от состояния ОД определяется внутреннее состояние нейрона и весовые коэффициенты семантических связей, на основании которых строится выход нейрона [49, 50].
Продукционные модели построены на основании высказываний следующего вида «Если уровень входного параметра превышает данный порог (условие), то объект диагностирования находится в исправном состоянии (решение)». Реализация продукционных моделей осуществляется на основании продукций. Такая модель также способна вести рассуждения об истинности тех или иных фактов. Для этого с каждым значением связаны два числа в интервале [ОД]. Эти числа задают интервал надёжности данного факта.
Многих недостатков, свойственных большинству индуктивных моделей приобретения знаний, лишён подход, основанный на применении теории нечётких множеств. Конечной целью применения теории нечётких множеств является выбор альтернативы, которая отвечала бы всему многообразию критериев.
Обоснование выбора типа модели, построенной на применении теории нечётких множеств, приведено в работе [51]. При традиционном подходе, характерном для современных диагностических АРМов, основу математической модели процесса диагностирования (ММ ПД) составляет оценка параметров функционирования объекта диагаостирования (ОД). Такие модели, относящиеся к классу детерминированных (чётких), непригодны для определения технического состояния СПиЭП, являющегося сложным электромеханическим устройством, функционирующем в динамическом режиме, по следующим причинам: во-первых, полное математическое описание процесса функционирования СПиЭП должно содержать громоздкие формулы с множеством зависимостей, применение которых существенно усложнит программное обеспечение и увеличит объём вычислительных ресурсов системы ПД СПиЭП, а упрощение снизит адекватность модели контролируемому объекту; во-вторых, получение аналитическим путём математических выражений для описания электрореограммы обобщённого параметра в исправном и неисправном состояниях в ряде случаев представляет достаточно сложную задачу; - в-третьих, получение точных количественных оценок влияния различных дестабилизирующих факторов (метеорологические условия, состояние механических элементов СПиЭП, качество смазки и др.) на характер изменения обобщённого параметра также затруднено или не представляется возможным; - в-четвёртых, значительная часть информации (правил и алгоритмов), приводимой для принятия решения о техническом состоянии СпиЭП, представлена в виде высказываний.
Алгоритм применения метода обработки графических протоколов для определения наличия неисправности
Процесс принятия решения о состоянии стрелочного перевода и электропривода состоит из двух этапов: 1) установления факта наличия неисправности СПиЭП; 2) выявления вида неисправности СПиЭП. Первый этап заключается в необходимости рассмотрения графического протокола, как носителя информации о наличии неисправности в СПиЭП. Для этого выбирается эталонный графический протокол, который отображает исправное состояние СПиЭП. Исследуемый графический протокол сравнивается с эталонным. В случае наличия ошибки между сравниваемыми протоколами принимается решение о наличии неисправности в СПиЭП. Второй этап направлен на представление графического протокола в виде информационного фрагмента, характеризующего неисправное состояние СПиЭП. Практические данные позволяют создать образы неисправностей, характеристикой которых являются различные виды графических протоколов. Метод обработки графических протоколов предназначен для выявления неканонических неисправностей. Исследуемый графический протокол сравнивается с отображениями неканонических неисправностей. Результатом сравнения будет заключение о виде неисправности.
Для осуществления последовательности вычислительных операций первого и второго этапов необходимо использование логико-лингвистических переменных, которые бы позволили дать количественную оценку графических протоколов. Для первого и второго этапов используются: логико-лингенетическая переменная «величина ошибки»; логико-лингвистическая переменная «вид неисправности».
Для построения функций принадлежности логико-лингвистической переменной «величина ошибки» потребовалось рассмотрение ряда электрореограмм. Построение функций принадлежности ведётся с использованием метода парных сравнений. Этот метод, как известно из [85], основан на обработке матрицы оценок, отражающих мнение эксперта об относительной принадлежности рассматриваемого параметра, к некоторому множеству идентичных параметров. Функция принадлежности также может определить степень выраженности отдельного свойства у исследуемого объекта. В данной работе предлагается новый подход к подбору элементов, из которых состоит матрица оценок. Остановимся на основных идеях предлагаемого подхода.
Для снижения субъективного влияния экспертов на результаты построения функции принадлежности оптимальным являются косвенные методы» Метод парных сравнений относится к их числу. Шкалы для определения матрицы суждений содержат качественные оценки двух независимых групп людей. Традиционными требованиями к матрице парных сравнений являются: - равенство единице элементов, образующих диагональ матрицы; - для элементов, симметричных относительно главной диагонали 1Ч [86].
Проведённые исследования [87] показывают, что для правильного построения функций принадлежности необходимо соблюдение следующего условия - векторы, соответствующие столбцам матрицы парных сравнений должны быть линейно независимыми. Реализация этого условия позволит исключить возможность появления элементов обобщённой матрицы парных сравнений, а следовательно, и значений функции принадлежности, больших единичного значения, что недопустимо по определению функции принадлежности.
После построения функций принадлежности следует этап рассмотрения логико-лингвисической переменной «величина ошибки». Основным оценивающим параметром логико-лингвистической переменой является терм, В данном случае выбраны следующие термы: ОЧЕНЬ МАЛАЯ, МАЛАЯ, СРЕДНЯЯ, БОЛЬШАЯ, ОЧЕНЬ БОЛЬШАЯ. Таким образом, логико-лингвистическая переменная «величина ошибки» имеет описания: «величина ошибки» - ОЧЕНЬ МАЛАЯ; «величина ошибки» - МАЛАЯ; «величина ошибки» - СРЕДНЯЯ; «величина ошибки» - БОЛЬШАЯ; «величина ошибки» - ОЧЕНЬ БОЛЬШАЯ. Для численного выражения этих понятий используются базовые терм множества Lh , L4i, Іл , 1 f Lft : Базовые терм-множества логико-лингвистической переменной «величина ошибки», сформированные на основании анализа функционирования ОД, состоят из лингвистических значений, являющихся качественными характеристиками исследуемого процесса: ,={ }и=П ; ={,} = ; ={ }и=й; і ={ }9і=й; ={&.}. Для каждого лингвистического значения Z{ на соответствующих базовых шкалах строятся функции принадлежности prfZj) [88]. Модели отображений ГП строятся на основании термов, характеризующих ошибку между фактическим и расчётным отображениями. Рассмотрим семантику логико-лингвистических высказываний показательной ГП («удовлетворяющей») модели ГП: 86 В табл. 3.1 приводятся нечеткие множества признаков» образующие класс описаний, множествами соответствия для них являются нечеткие множества подпризнаков, которые в свою очередь разлагаются на нечеткие подмножества а-уровня. Следует отметить, что если каждый элемент множества признаков имеет свое множество соответствия, то нечеткое множество подпризнаков раскладывается в нечеткое подмножество а-уровня целиком.
Анализируя данные, полученные в результате нечёткой операции разности, следует отметить, что принятие решения о наилучшей оценке альтернативы делается по максимальному значению нормирующего параметра.
Важной особенностью задач принятия решения является необходимость учета субъективных суждений лица, принимающего решение (эксперта). Это означает, что различные ЛПР в одной и той же ситуации принятия решения на основе одной и той же модели могут получить различный результат [91, 92, 93, 94, 95-99], Тесное сотрудничество экспертов и их совместное участие в процессе принятия решения ведут к получению точных заключений экспертов» представленных в словесно-качественной форме. Иерархия взаимоотношений экспертов приведена в табл. 3.5, Как следует из [100, 101, 102] в обязанности обслуживающего персонала входит систематическое сотрудничество с работниками других служб. Если представить систему ТО однолинейной с потерями или систему с ограниченной очередью при N=1, то характерным для нее будет то, что ожидание требований не допускается [103].
Построение алгоритма определения количества интервалов разбиения исследуемого графического протокола
Отдельное внимание необходимо уделить рассмотрению вопроса разбиения исследуемого ГП на интервалы декомпозиции. В процессе разбиения должны учитываться следующие условия:
- количество интервалов должно быть оптимальным, т. е. объём вычислительных операций в результате применения метода обработки графических протоколов должен быть минимален; - интервалы декомпозиции должны выбираться только в зоне рабочего перевода СпиЭП (этот факт обосновывается в главе 2.1); - обоснование количества интервалов должно производиться с обязательным участием экспертов. Последнее условие затрагивает вопрос представления количества интервалов в виде нечёткого числа. Как известно [116], нечёткие числа классифицируются следующим образом: нормальное нечёткое число (рис. 4.1 а); выпуклое нечёткое число (рис. 4.1,6).
Информация от экспертов требуется на этапе выяснения вопроса - какое количество интервалов будет оптимальным. Далее определяется верхний и нижний порог возможного разбиения графического протокола.
Рассмотрим нечёткую операцию сложения» Нечёткая операция сложения строится на основе принципа обобщения [117]. Непосредственное применение принципа обобщения возможно для любых нечётких чисел и, в частности для дискретных, однако оно содержит большие громоздкие вычисления. Для непрерывных нечётких чисел, отличающихся тем, что их функцию принадлежности можно определить, зная её границы, применим другой принцип.
Прикладной пакет программ REG2003D содержит все необходимые приложения для реализации следующих целей: - определение количества интервалов разбиения исследуемого графического протокола; - ранжирование ГП по уровню ошибки; - ранжирование ГП по классам неисправностей.
Итогом использования прикладного пакета программ REG2003D является появление заставки, на которой указывается неисправность, возникшая в СПиЭП. В качестве базового используется объектно-ориентированный язык программирования C++.
Ключевым понятием в используемом языке программирования является класс. Класс - это тип, определяемый пользователем. Классы обеспечивают скрытие данных, гарантированную инициализацию данных, неявное преобразование типов для типов, динамическое задание типа, конструируемое пользователем управление памятью и механизмы перезагрузки операций [122].
Программисту остаётся соединить имеющиеся классы для реализации поставленной задачи или разработать новый класс. Основное преимущество объективно-ориентированного программирования, которое используется в прикладном пакете программ REG2003D - это возможность работы с данными, описывающими класс (класс состоит из данных и методов), посредством жёсткого набора функций.
Необходимо остановиться на компонентах, входящих в пакет, разработанный автором. Основная программа предназначена для открытия информационных файлов, их редактирования, создание, вывод справки и применения метода обработки графических протоколов.
Папка EDIT содержит редактор исходных данных, который позволяет вводить координаты графических протоколов. Как утверждалось в главе 2.1, графический протокол представляет собой график функции изменения обобщённого параметра, представленный в координатах «значениехвремя». Исходные данные получены в результате обработки реальных графических протоколов функционирования СПиЭП. В программе реализована возможность интерфейсного подключения канала узла гальванической развязки (УГР), который управляется промышленным компьютером OCTAGON-500. Такая система разработана НІШ «Югпромавтоматизация». Она предназначена для сбора, хранения, обработки, отображения всей оперативно-технологической информации на сортировочной горке. Система АРМ-ГАЦ функционирует на Южной горке станции Батайск. Применяющиеся PIC-контроллеры серии PIC16F873 позволяют увеличить период опроса всех контролируемых устройств до 50 тс.
Папка HELP содержит полезную информацию по пользованию основной программой и позволяет решить вопросы, возникающие в процессе вычислений, заложенных в программе.
Папка INFO содержит файлы, в которые выгружаются результаты обработки параметров графических протоколов» В папке INFO имеются файлы, в которые выгружается величина ошибки между фактическим (реальным) и теоретическим (эталонным) графическим протоколом. Величина ошибки может рассчитываться с различной точностью - 0,9 и 0,95. Расширения файлов в папке INFO указывают на принадлежность информации, содержащейся в ней к описанию одного из видов полинома.
Для полнофункционального пользования прикладным пакетом программ REG2003D необходимо знать структуру организации данных, использующихся для формирования исходной информации. Структура организации данных приведена на рис, 4,5, Поясним функциональное предназначение файлов с различными расширениями. Файл папки EDIT - notepad.exe представляет собой редактор для ввода данных, содержащих координаты графических протоколов. Файлы с расширением htm папки HELP предназначены для просмотра информации в режиме поискового браузера Internet Explorer, Графические объекты, поясняющие работу математического аппарата, заложенного в программе имеют, расширение gif. Остальные файлы папки HELP предназначены для выполнения сервисных операций» Наибольший интерес вызывают файлы» находящиеся в папке INFO. Их функциональное назначение имеет некоторые отличия от расширений файлрв, запускающихся в среде стандартных приложений ОС WINDOWS. Расширения рассматриваемых файлов разрабатывались автором целенаправленно, для реализации специфических сервисных функций, которые позволят пользователю получить более всеобъемлющую информацию об исследуемом графическом протоколе. Файлы с расширениями infolin, infopok, infotr содержат ошибку, которая существует между фактическим (реальным) и теоретическим (эталонным) графическим протоколом.
