Прогнозирование состояний технических объектов на основе спектрального анализа Ляхманов, Дмитрий Александрович

Введение к работе

Актуальность темы диссертационной работы. Современные промышленные объекты обладают высокой конструктивной сложностью и представляют собой технические комплексы, включающие огромное количество элементов, объединенных конечной функциональной целостностью. Конструктивно-функциональная сложность обуславливает высокую ресурсоемкость процесса их обслуживания и требует системного подхода к задаче организации процесса управления, обеспечивающего надежность их функционирования.

Условия роста требований к эксплуатационной надежности, качеству и безопасности функционирования сложных производственных объектов и систем управления определяют актуальность проблемы своевременного обнаружения и устранения возникающих отказов для предотвращения аварийных последствий. Наряду с разработкой систем мониторинга, контроля и диагностики, встроенных в технологию эксплуатации по состоянию и позволяющих принимать решения для повышения уровня безотказности объектов, мощным средством повышения эффективности управления является прогнозирование их технических состояний. Построение современных систем обслуживания по фактическому состоянию невозможно без разработки новых эффективных методов прогнозирования тенденций поведения объектов.

Известно, что прогнозирование является одной из самых востребованных и самых сложных задач анализа. Тенденции поведения сложных промышленных объектов и технологических процессов зависят от большого количества факторов и представляют собой трудно формализуемые процессы, которые сложно описываются при помощи стандартных математических моделей. В этой связи особенно актуальна задача разработки методов прогнозирования технических состояний объектов, изменение параметров которых представляет нестационарные процессы со сложными законами развития.

Возможность прогнозирования технических состояний промышленного объекта позволяет:

осуществить переход от обслуживания по регламенту, практикуемому в настоящее время, к обслуживанию по техническому состоянию;

повысить выходные характеристики. Под выходными характеристиками понимаются критерии качества функционирования объекта, определяющие степень эффективности его работы. Имея прогнозную модель объекта и, зная, как он поведет себя в будущем, можно выработать ряд управляющих воздействий, способствующих максимизации критериев качества;

снизить затраты на обслуживание. Прогноз технических состояний позволяет оценивать состояние оборудования и выбирать оптимальный режим его работы;

- предотвращать возникновение аварийных ситуаций. В большинстве случаев отказам предшествует некоторая предыстория, позволяющая с определенной вероятностью определить момент выхода оборудования из строя.

Первыми в направлении построения прогностических моделей являются работы С. Карлина, В. Стаддена, Дж. Бокса, Г. Дженкинса, Ю.П. Лукашина, Дж. Крамерса, Е.Е. Сидоровича, Р. Брауна. В них рассматривается применение математических методов для анализа и прогнозирования временных рядов. Дальнейшее развитие теория прогнозирования получила в работах Айвазяна С.А, Андерсена Т., Кендэла М., В.М. Глушкова, Степанова B.C., Уолкера Г., где изложены основные современные концепции подходов к построению прогнозов.

Основные трудности при использовании большинства современных методов прогнозирования обусловлены тем, что априорные сведения об объекте прогнозирования, как сложной структуре, состоящей из большого числа взаимосвязанных компонент и взаимовлияющих параметров, могут быть чрезвычайно малы и недостоверны. Большая часть априорных данных о комплексном объекте прогнозирования связана с элементами, входящими в его состав, и слабо отражает поведение объекта в целом. При этом современные методы прогнозирования, использующие аппарат математической статистики и теории случайных функций, могут найти применение лишь в случае массовых изделий, закономерности развития которых достаточно полно изучены, либо в случае комплексных объектов, обладающих невысокой сложностью, поведение которых может быть определено, исходя из суперпозиции свойств составляющих элементов.

Вопросам разработки и реализации методов прогнозирования уделяется большое внимание. Информационной основой современных методов прогнозирования являются некоторые априорные сведения о процессах дрейфа параметров, определяющих состояние и поведение промышленного объекта. Большинство из них используют априорную информацию для выявления свойств, присущих исследуемому объекту, и определения математического аппарата, пригодного для построения адекватной прогностической модели.

Таким образом, актуальна разработка методов прогнозирования технических параметров промышленных объектов в условиях недостатка априорной информации, описывающей поведение объекта прогнозирования.

Целью диссертационной работы является разработка и исследование моделей, методов и алгоритмов прогнозирования состояний технических объектов в условиях отсутствия достоверной информации о структуре и внутренних взаимодействиях технических параметров.

В соответствии с целью диссертационной работы поставлены следующие задачи:

провести анализ существующих моделей, методов и алгоритмов прогнозирования;

разработать метод прогнозирования, позволяющий в условиях отсутствия достоверной априорной информации осуществлять прогнозирование технических параметров промышленных объектов;

провести исследования в области прогнозирования зашумленных временных рядов, описывающих изменение технических параметров;

разработать количественный критерий нерегулярности временных рядов;

провести исследования в области адаптации разработанных методов прогнозирования к анализу конкретных временных рядов.

Методы исследования. В теоретических исследованиях диссертационной работы использовались методы принятия решений, математической статистики, теории спектрального анализа, методы оптимизации и математического моделирования.

Для практической апробации разработанного метода использовались программные пакеты Matlab, а также специально разработанное программное обеспечение.

Научная новизна диссертационной работы заключается в следующем:

1. 1. Разработан новый метод прогнозирования технических состояний объектов на основе анализа динамики спектральных составляющих (АДСС), применимый в условиях отсутствия логических и математических моделей процесса.

   2. На базе предложенного метода разработана методика прогнозирования зашумленных временных рядов, основанная на коэффициенте вариабельности, и не требующая сглаживания и предобработки данных.

   3. Предложена методика адаптации параметров и корректировки прогнозных значений для разработанного метода прогнозирования, учитывающая особенности структуры временных рядов.

   Достоверность научных результатов и выводов обеспечена корректным использованием современного математического аппарата, результатами тестирования и внедрения алгоритмов и программного обеспечения.

   Практическая ценность работы. Применение разработанных метода и методик прогнозирования технических параметров позволило улучшить показатели точности и снизить относительные ошибки, а именно: применение методики прогнозирования зашумленных временных рядов позволило повысить точность приближения прогноза к тренду на 5-13% по сравнению с широко применяемыми методами скользящего среднего, а методика адаптации и корректировки прогнозных значений позволила снизить относительную ошибку результирующего прогноза на 3-31% за счет адаптации, и на 4-21% за счет корректировки, что подтверждается серией экспериментальных исследований. Разработанные методы прогнозирования позволяют повысить качество управления промышленными объектами, снизить затраты на их обслуживание и предотвратить возникновение внештатных ситуаций.

   Реализация результатов работы. Разработанные прогностические модели, методы и алгоритмы реализованы в среде разработки VisualStudio 2008 для платформы .NET. Получено свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ № 2012619503 «Библиотека, реализующая метод прогнозирования на основе анализа динамики спектральных составляющих». Разработанные модели и алгоритмы внедрены в практическую деятельность Нижегородского филиала Федерального государственного бюджетного учреждения науки Института машиноведения им. А.А. Благонравова Российской академии наук, использовались при анализе данных с целью оптимизации нагрузки сетевого оборудования в ООО «Телека». Полученные теоретические результаты используются в учебном процессе кафедры «Информатика и системы управления» Нижегородского государственного технического университета им. Р.Е. Алексеева в дисциплинах «Надежность и качество АСОиУ», «Математическое моделирование в АСОиУ», а также при выполнении магистерских исследований.

   Основные положения, выносимые на защиту:

   1. 3. 1. Алгоритм прогнозирования временных рядов на основе анализа динамики спектральных составляющих в условиях отсутствия логических и математических моделей процесса.

         2. Метод прогнозирования процессов со случайной составляющей, основанный на удалении части его спектрального отображения.

         3. Методика адаптации разработанного метода прогнозирования к реальным временным рядам, позволяющая повысить качество и точность результирующего прогноза.

         4. Метод корректировки прогнозных значений, позволяющий снизить погрешность прогнозирования.

         5. Результаты прогнозирования параметров реальных объектов в разных режимах работы, включая штатный режим работы и моменты возникновения и развития отказов.

         Личный вклад автора. Результаты теоретических и практических исследований, выносимые на защиту, принадлежат лично соискателю или получены при его непосредственном участии. Соискателем лично разработан метод прогнозирования на основе спектрального анализа, проведено исследование эффективности применения метода к временным рядам, обработаны и проанализированы полученные результаты, сформулированы основные выводы и научные положения.

         Апробация работы. Основные результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на XI Международном научно-промышленном форуме «Великие реки», 2009г., Н.Новгород; на третьей Всероссийской научно-технической конференции «Прикладная информатика и математическое моделирование», 2009г., Москва; на девятом международном симпозиуме «Интеллектуальные системы» INTELS 2010, г. Владимир; на Х Международной молодежной научно-технической конференции «Будущее технической науки», 2011г., Н.Новгород; на Международных научно-технических конференциях «Информационные системы и технологии» ИСТ-2009, ИСТ-2010, ИСТ-2011, ИСТ-2012, Н. Новгород.

         Публикации. По теме диссертации опубликовано 15 работ, их них 4 статьи в ведущих журналах из списка ВАК, 1 статья в рецензируемом сборнике, получено свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ. Список публикаций приведен в конце автореферата.

         Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения, библиографического списка и приложений. Общий объём работы 140 страниц текста, содержащего 41 рисунок и 1 таблицу. Список литературы содержит 121 наименование.

         Похожие диссертации на Прогнозирование состояний технических объектов на основе спектрального анализа

         

         Программно-диагностический комплекс для управления состоянием многопараметрических технических объектов на основе методов семантического анализаЗимнович Роман Викторович

         

         Методы и модели оперативного контроля состояния сложных динамических объектов на основе измерительной информации с использованием алгоритмов интеллектуального анализа данныхЖукова Наталия Александровна

         

         Методология рационального управления системой медицинского обслуживания в регионе с льготным социально-экономическим статусом на основе анализа состояния и прогнозирования акушерской и гинекологическоЛетникова Людмила Ивановна

         

         Разработка методов и средств прогнозирования состояния здоровья новорожденного на основе анализа системной реакции организма беременной Жилинкова Людмила Анатольевна

         

         Анализ состояния и прогнозирование психического здоровья населения региона на основе автоматизированного медицинского мониторинга [Электронный ресурс]Березина Елена Сергеевна

         

         Анализ состояния и прогнозирования развития акушерской патологии в регионе на основе трансформации информации и медицинского мониторингаКовалева Татьяна Борисовна

         

         Исследование и анализ состояния здоровья детей в территориально распределенной системе региона на основе прогнозирования и геоинформационных технологийКоровин, Владимир Николаевич

         

         Анализ состояния, прогнозирование и рациональное жизнеобеспечение в территориально распределенной системе региона на основе экономических показателей и эколого-информационного мониторингаКуприенко Павел Сергеевич

         

         Математический анализ с прогнозированием морфофункционального состояния щитовидной железы в условиях моделирования чрезвыяайных ситуаций на радиационно-опасных объектахШестакова Елена Николаевна

         

         Диагностирование и прогнозирование состояний технических объектов на основе экспертных систем (На примере полупроводниковых преобразователей частоты) Карамзина Анастасия Геннадьевна