Введение к работе
Актуальность темы. Этапы натурных и полунатурных испытаний являются одними из важнейших этапов жизненного цикла сложных технических объектов, к которым можно отнести жидкостные ракетные двигатели (ЖРД). Длительность испытаний, их стоимость и достоверность существенным образом зависят от эффективности обработки информации, получаемой как в режиме реального времени, так и в режиме последующей обработки полученной информации (отставленной во времени информации). При этом процедуры управления ходом испытаний обеспечивают, с одной стороны, формирование и обеспечение программы выполнения необходимых режимов работы ЖРД, а с другой стороны, нацелены на решение задач диагностики возможных неисправностей, а также аварийную защиту от разрушения объекта испытаний.
Современное состояние научных исследований, направленных на совершенствование этого класса проблемно -ориентированных систем управления, определяется тенденцией интеллектуализации обработки и анализа информации о состоянии двигателя и обоснованного выбора схемы управления испытаниями.
Ряд основных важнейших научных результатов отражены в работах Р.Бэйкера, М.Баррьера, П.П. Пархоменко, Е.С. Сагомоняна и др. Основное внимание в выполненных исследованиях уделяется базовым принципам проведения испытаний в режиме реального времени. В меньшей степени рассматривается задача использования отставленной во времени информации для оптимизации базовых процедур обеспечения эффективности испытаний с учетом системных связей двух различных режимов проведения испытаний. Недооценивается необходимость совместного решения этих задач для повышения достоверности выявления неисправностей ЖРД и снижения избыточности требуемых режимов испытаний.
Таким образом, актуальность выполненных исследований определяется необходимостью решения задач интеллектуализации управления испытаниями за счет разработки новых эффективных методов построения специальных классов математических моделей, в которых используется отставленная во времени информации и разработки оптимизационных процедур отбора наиболее достоверных гипотез о неисправностях двигателя для минимизации избыточности информационного обеспечения.
Тематика диссертационной работы соответствует основному научному направлению ФГБОУ ВПО «Воронежский государственный технический университет» - «Вычислительные комплексы и проблемно -ориентированные системы управления».
Цель работы состоит в разработке моделей и алгоритмов, интегрируемых в структуру информационной системы управления испытаниями ЖРД и которые базируются на процедурах интеллектуализации обработки и анализа полученной информации в ходе испытаний о состоянии двигателя.
В соответствии с указанной целью определены следующие задачи, которые необходимо решить для достижения поставленной цели:
провести анализ современных подходов к управлению испытаниями ЖРД и обосновать необходимость двух этапов интеллектуализации этого процесса, интегрированных в рамках единой структурной схемы;
разработать алгоритмы оптимального отбора наиболее достоверных гипотез о неисправностях двигателя, использующие формализацию измеренной в процессе испытаний информации как в виде линейной модели чувствительности, так и автоассоциативной нейронной сети;
сформировать оптимизационные модели минимизации структур хранения информации, обеспечивающих функционирование базовых процедур управления испытаниями ЖРД, и обосновать процедуру формирования эквивалентной задачи и алгоритм поиска оптимального решения;
- осуществить интеграцию оптимизационных процедур в программное обеспечение управления испытаниями ЖРД с оценкой эффективности интеллектуальной поддержки процесса управления.
Методы исследования. Для решения поставленных задач использовались основные понятия системного анализа, теории управления, математического моделирования, исследование операций, оптимизации, теории вероятностей и математической статистики.
Тематика работы соответствует следующим пунктам паспорта специальности 05.13.01: п. 2 «Формализация и постановка задач системного анализа, оптимизации, управления, принятия решений и обработки информации», п. 4 «Разработка методов и алгоритмов решения задач системного анализа, оптимизации, управления, принятия решений и обработки информации», п. 10 «Методы и алгоритмы интеллектуальной поддержки при принятии управленческих решений в технических системах».
Научная новизна. В диссертации получены следующие основные положения, выносимые на защиту и характеризующиеся научной новизной:
структура управления испытаниями ЖРД, отличающаяся математическим обеспечением двух этапов интеллектуализации процесса управления с введением на втором этапе оптимизационных процедур, которые ориентированы на результаты первого этапа обработки измеренной в процессе испытаний информации для повышения эффективности базовых процедур;
алгоритмическая процедура оптимального отбора наиболее достоверных гипотез о неисправностях двигателя, обеспечивающая использование измеренной в процессе испытаний информации для оценивания с помощью линейной модели чувствительности условия максимального правдоподобия статистической значимости гипотез по отношению к пороговому уровню;
алгоритмическая процедура формирования минимального множества наиболее достоверных гипотез о неисправностях двигателя, позволяющая измеренную в процессе испытаний информацию использовать для обучения автоассоциативной нейронной сети и определять минимальное число гипотез по числу нейронов в «узком горле»;
модель и алгоритм минимизации структур хранения информации для базовых процедур управления испытаниями ЖРД, отличающиеся способом перехода от исходной оптимизационной задачи к эквивалентной и поисковой схемой выбора оптимального решения.
Практическая значимость работы. Разработанные модели и оптимизационные процедуры позволяют эффективно использовать отставленную во времени информацию для интеллектуальной поддержки управления испытаниями ЖРД при отборе наиболее достоверных гипотез о неисправностях двигателя и минимизации избыточности следующих коллекций, обеспечивающих функционирование базовых процедур:
коллекции математических методов обработки и анализа текущей информации с ориентацией на доступные результаты для диагностической оценки (коллекция 1);
коллекции формулярных данных, то есть набора настроек для диагностического оценивания (коллекция 2);
коллекции термов логических условий решающих правил (РП) (коллекция 3).
Реализация и внедрение результатов работы. Исследования, проведенные автором, являются частью НИР, выполненных в рамках
ФЦП«Научные и научно-педагогические кадры инновационной России»: «Разработка поисковой среды интеллектуальной поддержки проектно - производственного процесса освоения инвестиций в создании жидкостных ракетных двигателей (2010 - 2012гг)», «Оптимизация управления испытаниями жидкостных ракетных двигателей на основе нейросетевых технологий и адаптивных методов принятия решений»(2012г). Основные теоретические и практические результаты внедрены в практическую деятельность ОАО КБХА, использованы в учебном процессе кафедры САПРИС по курсу «Методы оптимизации» ФГБОУ ВПО «Воронежский государственный технический университет» и подтверждены актами внедрения.
Апробация работы. Основные положения докладывались и обсуждались на: молодежной конференции «Инженерия знаний. Представление знаний: Состояние и Перспективы» (Воронеж, 2011), Всероссийской молодежной конференции «Молодежь и современные информационные технологии» (Воронеж, 2011), Всероссийской научной школе «Информационно - телекоммуникационные системы и управление» (Воронеж, 2011), Всероссийской научной школе «Управление, информация и оптимизация» (Воронеж, 2011), Всероссийской молодежной конференции «Молодежь и современные информационные технологии» (Воронеж, 2011), Международной конференции «Мехатронные системы (теория и проектирование)» (Тула, 2011), Международной школе-семинаре «Интеллектуальные компьютерные обучающие системы» (Воронеж, 2011), XXX Российской школе, посвященной 65-летию Победы (Миасс, 2010), Международной молодежной конференции «Математические проблемы современной теории управления системами и процессами» (Воронеж, 2012), Всероссийской молодежной научной школе «Инженерия знаний: состояние и перспективы» (Воронеж, 2012), а также на ежегодных научно-практических конференциях ППС и аспирантов ВГТУ, техническом совете ОАО КБХА.
Публикации результатов работы. По теме диссертации опубликовано 16 научных работ, в том числе 3 - в изданиях, рекомендованных ВАК РФ. В работах, опубликованных в соавторстве и приведенных в конце автореферата, лично соискателю принадлежат: оптимизационное моделирование и алгоритмизация задач минимизации избыточности структур хранения информации [1,4,7,8,11,12], процедуры формирования наиболее достоверных гипотез для управления испытаниями на основе нейросетевого моделирования [3,6,10,13,14,15,16], структуризация управления испытаниями ЖРД с использованием нейросетевого и оптимизационного моделирования [2,5,9].
Структура и объем работы. Работа состоит из введения, четырех глав, заключения и приложения. Основная часть диссертации изложена на 134 страницах, содержит список литературы из 94 наименований, 15 рисунков, 4 таблицы.
