Содержание к диссертации
Введение
Глава I. ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА ПРОБЛЕМЫ ПОВЫШЕНИЯ ДОСТОВЕРНОСТИ ИНФОРМАЦИИ В АНАЛИТИЧЕСКИХ ИНФОРМАЦИОННО-ИЗМЕРИТЕЛЬНЫХ СИСТЕМ
1.1. Хроматографический анализ и типовые структуры хроматографической АИИС 10
1.1.1. Основные характеристики хромаюграфического анализа 10
1.1.2. Основные структуры хроматографической АИИС и этапы обработки хромаюграфического сигнала 18
1.2. Достоверность информации в АИИС 22
1.2.1. Понятие достоверности информации 22
1.2.2. Методы обеспечения достоверности информации в АИИС 27
1.2.3. Методы контроля достоверности 28
1.3. Проблема обеспечения достоверности информации в АИИС. Постановка задачи исследования 33
Глава 2. ОРГАНИЗАЦИЯ КОНТРОЛЯ ДОСТОВЕРНОСТИ ИНФОРМАЦИИ В АНАЛИТИЧЕСКИХ ИНФОРМАЦИОННО-ИЗМЕРИТЕЛЬНЫХ СИСТЕМ 35
2.1. Методика выбора информативных параметров 35
2.1.1. Выбор типа диагностической модели. 35
2.1.2. Классификация отказов в хромаюграфической АИИС 37
2.1.3. Порядок выбора информативных признаков 41
2.2. Построение схемы причинно-следственных связей 44
2.2.1. Методика построения схемы причинно-следственных связей 44
2.2.2. Множество отказов хроматографической АИИСи их спецификация . 47
2.2.3. Схема причинно-следственных связей. Выбор информативных параметров 51
2.3. Взаимосвязь алгоритмов обработки сигнала и контроля достоверности 60
2.3.1. Структура алгоритма обработки 60
2.3.2. Общая структура алгоритмического обеспечения достоверности хроматографической АИИС 62
Выводы 69
Глава 3. КРИТЕРИИ ВЫЯВЛЕНИЯ АНОМАЛЬНОСТЕЙ 72
3.1. Методы выявления аномальных результатов . 72
3.1.1. Понятия аномального результата 72
3.1.2. Классификация методов выявления аномальных результатов (методы робастного оценивания).
3.1.3. Статистические методы идентификации аномальных результатов 80
3.2. Методы обнаружения систематических ошибок . 97
3.2.1. Типы систематических ошибок в выходном сигнале анализатора качества 97
3.2.2. Методы обнаружения сдвинутых наблюдений 97
3.2.3. Методы обнаружения трендов 100
3.3. Экспериментальная проверка критериев выявления недостоверных результатов типа аномальной ошибки, сдвига, трендов 105
3.3.1. Объем и цели экспериментальной проверки 105
3.3.2. Структура исследовательской программы 106
3.3.3. Моделирование отказов
3.3.4. Программа исследования
3.3.5. Результаты исследования критериев. Рекомендации по применению 115
Выводы 146
Глава 4. РАЗРАБОТКА АЛГОРИТМИЧЕСКОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ ДОСТОВЕРНОСТИ ХРОМАТОГРАМЧЕСКОЙ ИНФОРМАЦИИ 149
4.1. Алгоритм контроля достоверности выходного сигнала детектора DOST7 149
4.1.1. Структура DOST і 149
4.1.2. Математические основания блоков алгоритма 150
4.1.3. Исследование алгоритма DOST і методом имитационного моделирования 183
4.1.4. Модификация алгоритма контроля достоверности DOST/ 165
4.2. Алгоритм контроля достоверности результатов обработки DOST2. 157
4.2.1. Описание алгоритма DOST2. 167
4.2.2. Программная реализация алгоритма DDST2 170
4.2.3. Модификация алгоритма DOSTZ 173
4.3. Разработка диагностического теста 174
4.3.1. Методика создания диагностического теста DIAG- 174
4.3.2. Описание диагностического теста .173
4.4. Хроматографические АИИС с контролем достоверности информации в АСУТП и АСНИ 182
4.4.1. АИИС в АСУТП дегидрирования 182
4.4.2. Применение хроматографических АИИС в АСНИ .187 Выводы І88
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
ЛИТЕРАТУРА
ПРИЛОЖЕНИЯ
- Хроматографический анализ и типовые структуры хроматографической АИИС
- Выбор типа диагностической модели.
- Понятия аномального результата
- Математические основания блоков алгоритма
Хроматографический анализ и типовые структуры хроматографической АИИС
Идея хромаюграфического анализа состоит в физико-химическом разделении анализируемой смеси сорбентом колонки хроматографа за счет различных коэффициентов сорбируемости или распределения между подвижной и неподвижной фазами компонентов Д/. Наибольшее распространение получил метод проявительной газовой (газо-адсорбционной или газо-жидкостной) хроматографии, обладающий большой чувствительностью, экспрессностыэ, доступностью и устойчивостью применяемых сорбентов и возможностью анализа небольших: количеств веществ П] В случае проявительной газовой хроматографии анализируемая смесь перемещается вдоль сорбента колонки потоком инертного газа (газа-носителя)
На рис.1.1 приведена укрупненная структурная схема газового хроматографа. Газ-носитель из источника I через блок подготовки 2 поступает в испаритель 4 и вымывает подаваемую дозатором 3 пробу в колонку 5. Разделившиеся в колонке компоненты анализируемой пробы в виде бинарных смесей с газом-номителем поступают в детектор б, сигнал которого после усиления (блок 9) регистрируется самописцем 10 и подается на дальнейшую обработку. Все узлы хроматографа термостатируются (на рис.1.1 показан общий термостат 8, но часто в хроматографе имеется несколько термостатов, что позволяет поддерживать внутри его блоков различные температуры). Для проведения хроматермографического анализа в последних моделях предусматриваются программаторы температуры
Если проба вводится дозатором в поток газа-носителя достаточно быстро, так что ее ввод можно интерпретировать дельта-функцией (рис.1.2), то многократные процессы сорбции-десорбции в процессе перемещения смеси по сорбенту в колонке 5 вызывают размытие распределения концентрации компонента в пределах некоторой зоны.
Выбор типа диагностической модели
Под диагностической моделью системы в общем случае подразумевают формализованное описание, отражающее изменения, происходящие в ее состоянии /3&7. Выбор типа диагностической модели и метода ее анализа определяется конечной целью, которая ставится при исследовании системы на этапах ее проектирования и эксплуатации.
Целью нашего исследования системы является выбор наиболее информативных параметров сигнала, контроль которых позволил бы повысить достоверность информации в АИИС выявлением скрытых отказов, отклонений от нормального функционирования и т.п.
Рассматривая возможные типы диагностических моделей (рис. 2.1), которые условно делят на три группы: непрерывные, дискретные и специальные, можно видеть, что наиболее подходящей для решения приведенной выше задачи является информационная модель из группы специальных. При выборе этой модели в качестве метода анализа может быть использован метод теории графов, доступность и наглядность которого хороша известны. Тщательное изучение причинно-следственного механизма связей между возможными отказами и их проявлениями производится в этом случае с использованием информационных графов /51/. Информационные графы строятся двумя путями: либо прослеживанием изменения информации в прямом направлении - "взгляд вперед" (от отказа к проявлению), либо в обратном - "взгляд назад" (от проявления к отказу). В первом случае анализ производится с помощью так называемого "дерева отказов" /51/, во втором - схемы причинно-следственных связей /18/.
Если разработанное дерево отказов может быть использовано для создания диагностических процедур идентификации неисправностей, то схема .причинно-следственных связей позволяет определить и оценить различные виды отказов и их эффекты или воздействие на другие параметры системы. Схема причинно-следственных связей, что наиболее существенно в нашем случае, позволяет достаточно полно определить размер множества проявлений и по степени влияния того или иного отказа на тот или иной параметр этого множества - информативность и значимость параметра для алгоритма контроля достоверности информации в АИИС.
Понятия аномального результата
К синонимам понятия "аномальная ошибка" в литературе относят термины: грубая ошибка, анормальная ошибка, выброс, резко выделяющееся.наблюдение, выскакивающая варианта /7 и т.д. При этом области, к которым относится определение, обычно достаточно ограничены и не всегда охватывают случаи, возникающие при обработке сигналов аналитических приборов. Например, Гостовское определение аномальной (она вызвана анормальной) ошибки относится к ошибке наблюдения - анормальным называется результат наблюдения, "резко отклоняющийся от группы результатов наблюдений, которые являются нормальными" /Ї0,50/. В работе /3Q/ грубая ошибка определяется как частный вид случайной ошибки, когда ошибка намного превосходит заданные характеристики прибора и появление ее связывают с резким нарушением условий эксперимента поломками, неисправностями прибора, ошибками в алгоритмах, грубыми просчетами обслуживающего персонала. В работе /Зі/ аномальными, называют данные, соответствующие изменившими условиям проведения опыта.
Под выбросами в работе /81/ понимаются такие наблюдения, которые, по мнению исследователя, выделяются из основной массы данных. В работе fill измерение предлагается считать промахом, если вероятность случайного появления такого значения в данном ряду измерений является достаточно малой.
Обобщая рассмотрение подхода к понятию аномальной ошибки, будем считать, следуя стандарту /5Q/ и несколько расширяя область определения, аномальной ошибкой такой результат измерения и обработки сигналов в АЛИС, который резко отклоняется от группы остальных результатов и в общем случае не принадлежит основной генеральной их совокупности.
Кроме того, аномальная ошибка может быть отнесена к разряду случайных, поэтому для ее характеристики и обнаружения должен быть использован вероятностный подход. Причинами аномальных ошибок могут явиться отказы аппаратурные и метрологические, сбои ЭВМ, алгоритмические и программные ошибки, неверные действия оператора.
Следует отметить, что интерпретация аномальных результатов достаточно расплывчата, несмотря на давний интерес исследователей к ним, а методы обработки недостаточно совершенны, что и подчеркивается многими авторами. Кроме того, до сих пор аномальные значения представляются субъективным понятием, приобретающим смысл только для конкретной уже полученной выборки.
В литературе немногочисленны попытки анализа и систематизации методов выявления аномальных результатов. Наиболее полными на сегодня представляются работы /31,81/. Однако сравнительного анализа качества того или иного метода, экспериментальных данных и конкретных рекомендаций практически авторы не дают.
Математические основания блоков алгоритма
Входной информацией для алгоритма контроля достоверности DOST7 является скользящая выборка значений сигнала детектора объемом N . В задачу алгоритма WST/ входит обнаружение информативных признаков подмножества В . Как и алгоритм обработки UL , алгоритм DOSTf должен иметь модульную, структуру, которая обеспечит возможность замены одних функциональных блоков другими и простоту подключения к алгоритму обработки AL . Набор модулей алгоритма DOST1 зависит не только от числа контролируемых информативных признаков, но и от наличия тех или иных процедур в алгоритме обработки. Так, если алгоритмом обработки предусматривается обнаружение ложного пика или сдвига базисной линии, то эта информация в виде соответствующих признаков (ложный пик обнаружен, есть сдвиг базисной линии) передается в алгоритм B0STI . Если же эти функции в алгоритме обработки не заложены, то в алгоритм контроля достоверности должны быть включены соответствующие модули.
При разработке алгоритма DDST{ учитывалась возможность привязки к простейшему алгоритму обработки, поэтому в него включен максимальный набор функциональных модулей.
