Содержание к диссертации
Введение
1. Состояние вопроса по проблеме моделирования процессов поиска дефектов и конкретизация задач исследования 12
1.1. Анализ существующих подходов представления знаний в диагностических экспертных системах 12
1.2. Диагностические модели технических систем 22
1.3. Конкретизация цели и задач исследования 40
Выводы 43
2. Объект диагностирования, его дефекты и диагностические показатели 44
2.1. Системы обеспечения надежности технических объектов 44
2.2. Классификация объектов диагностирования и их системные представления 53
2.3. Анализ и классификация дефектов 66
2.4. Множество дефектов, диагностические показатели и техническое состояние объекта 76
Выводы 92
3. Отношения на множестве возможных дефектов 93
3.1. Временные отношения на множестве возможных дефектов 93
3.2. Причинно-следственные отношения на множестве возможных дефектов 106
3.3. Отношения эквивалентности на множестве возможных дефектов 122
Выводы 140
4. Структурные диагностические модели объектов диагностирования 141
4.1. Диагностические блоки в структурных моделях 141
4.2. Оценка сложности функциональных диагностических блоков 149
4.3. Анализ известных способов контроля функциональных диагностических блоков 157
4.4. Отношения на множестве диагностических блоков и диагностические цепи 163
Выводы 181
5. Анализ диагностических моделей функционального представления 182
5.1. Классификация и анализ особенностей диагностических проверок 182
5.2. Продукционная форма представления результатов диагностических проверок 190
5.3. Анализ информационной емкости
диагностических проверок 199
5.4. Механизм диагностирования простых цепей 210
5.5. Декомпозиция диагностических моделей функционального представления 219
Выводы 226
6. Диагностическая база данных подсистемы электроснабжения автомобиля 227
6.1. Структурные представления
объекта диагностирования 227
6.2. Множество возможных дефектов объекта диагностирования и его внешнее представление 235
6.3. Фиксация текущего экземпляра объекта диагностирования 247
6.4. Диагностические цепи 254
6.5. Диагностические проверки
и алгоритмы диагностирования 260
Выводы 273
Заключение 274
Список использованных источников
- Диагностические модели технических систем
- Анализ и классификация дефектов
- Отношения эквивалентности на множестве возможных дефектов
- Продукционная форма представления результатов диагностических проверок
Введение к работе
Актуальность проблемы. Одним из определяющих показателей эффективности работы технического объекта считается его надёжность. Это свойство обеспечивается на этапах проектирования и производства и поддерживается в период его эксплуатации. Совершенствование структурных схем, применение высоконадёжных элементов и структурного резервирования, а также снижение нагрузки и стабилизация условий эксплуатации -основные средства обеспечения надежности.
Другим мощным средством поддержания необходимого уровня надёжности технического объекта является научная организация процесса его эксплуатации. В ней особая роль принадлежит диагностированию, по результатам которого определяется действительное техническое состояние (ТС) объекта диагностирования (ОД) и характер его изменения во времени.
Современные теоретические исследования технической диагностики по используемому математическому аппарату делятся на несколько практически не взаимосвязанных теорий (диагностика аналоговых объектов, диагностика дискретных объектов, статистическая диагностика, функциональная диагностика, неразрушающий контроль и др.). Каждая из них служит методологической основой лишь определенного направления. Поэтому актуальна проблема выявления базовых положений, которые способствовали бы интеграции известных диагностических направлений.
В то же время история развития техники свидетельствует о том, что, несмотря на рост сложности технических объектов и отсутствие единой теории, практика поиска дефектов является достаточно успешной. Основу такого успеха составляют знания индивидуальных особенностей данного ОД и условий его эксплуатации. А такие знания являются в основном неформальными, и субъект диагностической деятельности (СДД) приобретает их не из литературных источников, а формирует самостоятельно в длительном процессе профессиональной работы или получает в результате общения с другими специалистами в области практической диагностики.
Обычно профессионалы диагностической деятельности не имеют хорошей теоретической подготовки, в результате чего их ценные знания остаются не опубликованными. Кроме того, всегда существует дефицит в хороших специалистах по диагностике, подготовить которых традиционными способами не представляется возможным. Существенную помощь в нетрадиционной подготовке специалистов могут оказать диагностические экспертные системы (ДЭС).
Использование ДЭС не ограничивается педагогикой, оно имеет и другое важное практическое значение как инструмент профессиональной деятельности специалистов по диагностике. Разработка ДЭС, способных объединить формальные и неформальные знания, в свою очередь, должна базироваться на определенных теоретических положениях.
Таким образом, имеет место противоречие между потребностью применения ДЭС в практической и образовательной деятельности и отсутствием базовых положений для их разработки в области технической диагностики. Такие положения - это предмет исследований в данной работе.
Цель и задачи диссертационной работы. Цель работы состоит в решении научной проблемы выявления и анализа базовых положений технической диагностики и разработке на этой основе концептуальной диагностической модели технических объектов.
Конкретные задачи, в результате решения которых достигается цель диссертационной работы, могут быть поставлены в следующем виде:
-
сформулировать теоретико-множественные понятия полной и частных диагностических моделей, выявить и проанализировать системные представления объекта диагностирования;
-
уточнить соответствие между ОД и системой обеспечения его надежности, разработать классификации объектов диагностирования, их диагностических показателей и диагностических проверок;
-
разработать схему концептуальной диагностической модели в области технической диагностики, включающую все основные понятия этой предметной области;
-
исследовать временные, причинно-следственные и отношения эквивалентности на множестве возможных дефектов и разработать методы их анализа;
-
разработать методику сравнительного анализа сложности функциональных диагностических блоков и способ их диагностирования;
-
исследовать возможности продукционной формы представления знаний для описания результатов диагностических проверок;
-
исследовать информационную емкость диагностических проверок, реализуемых способом функциональных проб;
-
разработать формальный способ описания диагностического процесса в рамках простой диагностической цепи и исследовать механизм декомпозиции диагностических моделей;
-
применить полученные результаты при разработке диагностической базы данных для системы электроснабжения автомобиля.
Методы исследований. В диссертации использованы методы высшей и линейной алгебры, теории графов, теории вероятностей, системного анализа, теории нейронных сетей и логики высказываний, а также методы математического и машинного моделирования.
Методологической основой работы являются труды по диагностике московской (Пархоменко П. П., Согомонян Е. С.) и санкт-петербургской (Мозгалевский А. В., Калявин В. П., Костанди Г. Г.) школ, а по проблемам представления знаний - научных школ Д. А. Поспелова и А.С. Клещева.
Научная новизна результатов исследования в целом определяется системным подходом к решению проблемы поиска дефектов в технических
объектах и состоит в следующем.
-
Разработана схема концептуальной диагностической модели для технических объектов, включающая все основные понятия, относящиеся к объекту диагностирования и его системе обеспечения надежности.
-
Сформулировано понятие полной диагностической модели, которое включает множество возможных дефектов, множество диагностических блоков, множество диагностических проверок и отношения и взаимоотношения этих множеств. Модель в общем случае требует учета пяти системных представлений объекта диагностирования: внешнего, деградацион-ного, иерархического, функционального и конструктивного.
-
Разработаны и использованы в схеме концептуальной диагностической модели методы анализа временных, причинно-следственных отношений и отношений эквивалентности на множестве возможных дефектов и комплекс программ их реализующий.
-
Разработаны методика анализа сложности диагностических блоков, способ контроля блоков и комплекс программ его реализующий.
-
Разработаны математическая модель процесса поиска дефектов в диагностических цепях и методика анализа информационной емкости диагностических проверок. Модель построена на основе введенных понятия терма диагностической цепи и бинарной операции над термами. Она позволила выявить ряд базовых диагностических эвристик.
-
Разработана информационная модель диагностической базы данных для системы электроснабжения автомобиля, учитывающая пять системных представлений объекта диагностирования, а также комплекс программ для управления этой базой.
Теоретическая значимость научных положений, выводов и рекомендаций заключается в том, что результаты работы являются развитием общей теории диагностирования технических объектов, в основание которой предлагается положить: 1) множество возможных дефектов, а не заданное множество дефектов; 2) множество диагностических блоков трех структурных представлений, а не одну определенную структуру; 3) множество возможных проверок, а не заданное множество проверок; 4) многообразные отношения и взаимоотношения на перечисленных в первых трех пунктах множествах.
Практическая значимость и внедрение результатов работы.
Значимость результатов диссертации для практической деятельности заключается в том, что предложенная схема концептуальной диагностической модели в области техники позволит обосновано формулировать требования технического задания на разработку ДЭС, а в образовательной деятельности - систематизировать знания в технической диагностике.
Проводимые исследования включались в основные направления научно-исследовательских работ Хабаровского государственного технического университета в 1983 — 2000 годах.
Практическая ценность полученных результатов подтверждается их использованием при решении ряда практических задач в рамках госбюджетной НИР "Разработка и исследование машинных методов контроля и диагностирования непрерывных систем автоматического управления в динамических режимах" (№ гос. per. 0198.0004129).
Полученные в диссертации результаты внедрены на ОАО "Хабаровский НПЗ" и ЗАО "Стрежень". Они использованы при разработке диагностического обеспечения системы управления установкой по обеспечению сжатым воздухом технологического оборудования НПЗ и для контроля готовой продукции, а также технического состояния технологического оборудования в цехе резинотехнических изделий.
Новизна и значимость технических решений подтверждается патентами и публикациями в научных изданиях.
Отдельные результаты исследований используются в учебном процессе Тихоокеанского государственного университета и Амурского государственного университета при изучении курсов "Математические основы теории систем" "Идентификация и диагностика систем" и "Микропроцессорные системы", а также в курсовом и дипломном проектировании специальности 210100 "Управление и информатика в технических системах".
На защиту выносятся:
-
Схема концептуальной диагностической модели для технических объектов.
-
Концепция построения полной диагностической модели и принцип пяти системных представлений объекта диагностирования в этой модели.
-
Методы анализа временных, причинно-следственных отношений и отношений эквивалентности на множестве возможных дефектов и комплекс программ их реализующий.
-
Методика анализа сложности функциональных диагностических блоков, способ контроля блоков и комплекс программ его реализующий.
-
Математическая модель процесса поиска дефектов в диагностических цепях и методика анализа информационной емкости функциональных диагностических проверок.
-
Информационная модель диагностической базы данных для системы электроснабжения автомобиля и комплекс программ для управления этой базой.
Апробация работы. Основные результаты диссертации были представлены и обсуждены на следующих конференциях, совещаниях и симпозиумах: 3-я Дальневосточная научно-техническая конференция "Проблемы развития и совершенствования методов проектирования, производства и эксплуатации радиоэлектронных приборов" (Владивосток, 1984); Всесоюзная научно-техническая конференция "Использование современных физических методов в неразрушающих исследованиях и контроле" (Хабаровск, 1984); научно-техническая конференция "Обеспечение надежности и каче-
ства технических систем методами диагностики" (Челябинск, 1985); научно-техническая конференция "Совершенствование технологии ремонта, модернизации и диагностики судового и сельскохозяйственного электрооборудования" (Владивосток, 1985); научно-техническая конференция "Опыт применения автоматических станочных систем" (Хабаровск, 1988); 1-й Российско-китайский симпозиум "Современные проблемы научно-технического прогресса Дальневосточного региона" (Хабаровск, 1991); региональная научно-техническая конференция "Научное и научно-техническое обеспечение экономического и социального развития Дальневосточного региона" (Хабаровск, 1998); Международная научная конференция "Математические методы в технике и технологиях" (Санкт-Петербург, 2000); Международная научная конференция "Математические методы в технике и технологиях" (Смоленск, 2001); Международная научная конференция "Математические методы в технике и технологиях" (Тамбов, 2002); 10-я Международная конференция по автоматическому управлению (Севастополь, 2003); Международная научная конференция "Математические методы в технике и технологиях" (Кострома, 2004); 2-я Всероссийская научная конференция "Управление и информационные технологии УИТ-2004" (Пятигорск, 2004); Международная научная конференция "Математические методы в технике и технологиях" (Казань, 2005).
Публикации. По материалам диссертации опубликована 61 печатная работа, в том числе 12 статей в журналах рекомендованных ВАК. Личный вклад автора в совместно опубликованных работах заключается в той их части, которая представлена в настоящей диссертации.
Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, шести разделов, заключения, библиографического списка использованной литературы и приложений. Она изложена на 333 с. машинописного текста (основное содержание составляет 297 с), включает 61 рисунок, 30 таблиц, список литературы из 239 наименования и приложения на 36 с.
Диагностические модели технических систем
В образовательной деятельности за рубежом ДЭС широко используются для обучения студентов в области медицины [224,227], электроники [223] и промышленности [228-229]. В учебные планы ряда специальностей отечественных вузов включена дисциплина "Экспертные системы" с курсовым проектированием [184], для многих специальностей читаются курсы "Интеллектуальные информационные системы", "Представление знаний", "Введение в искусственный интеллект" и др. [11,57,131,170,220].
Обобщенная функциональная структура ЭС содержит: лингвистический процессор, обеспечивающий интерфейс конечному пользователю; "доску объявлений" для регистрации промежуточных результатов; базу знаний, содержащих факты и правила решения прикладных задач; диспетчер для управления порядком обработки правил; компоненту обеспечения непротиворечивости; компоненту оправдания, которая ищет обоснования и дает объяснение поведению системы [21,60,92]. В структуре конкретной экспертной системы могут отсутствовать некоторые компоненты обобщенной структуры, но база знаний в системе присутствует всегда. Она является стержневым элементом и в первую очередь определяет потребительское качество системы в целом [11,55].
В базе знаний хранятся знания об объектах и их отношениях для конкретной предметной области. Если при разработке ЭС используются универсальные инструментальные средства (оболочка экспертной системы) [54], то доминирующую часть затрат на разработку составляют затраты на реализацию технологии представления знаний о предметной области. Таким образом, база знаний в ЭС име 15 ет относительную самостоятельность [11]. Такое положение является логическим развитием принципа независимости данных от программ, впервые реализованного в технологии баз данных [100,102].
В самом общем виде понятие представление знаний определяют как "совокупность соглашений относительно того, как описывать вещи" [192]. К проблеме представления знаний можно подойти с различных позиций. Так в работе [105] различают четыре подхода к этой проблеме: философский, гуманитарный, компьютерный и математический, и анализируются их достоинства и недостатки.
В данной диссертации, в проблеме представления знаний предлагается различать два дополнительных аспекта. Первый аспект связан с формой представления знаний. Он достаточно хорошо исследован и имеет общепризнанные практические результаты [95]. Эти результаты заключаются в том, что существует неформальный стандарт на формы (модели) представления знаний. Модели представления знаний фактически не зависят от особенностей предметной области. Стандарт на модели представления знаний включает следующие четыре формы: логическую, сетевую, продукционную и фреймовую модели [55,95,132,146,161,217].
Второй аспект характеризуется сущностью представляемых знаний в том смысле, что сущность знаний - это сущность отражаемой предметной области. Вопрос - в чем сущность представляемых знаний? - требует своего ответа для любой предметной области. Если в качестве предметной области фиксируется область, связанная с поиском дефектов в технических объектах, то в первую очередь необходимо определить понятие "диагностические знания" для таких объектов. В медицинской диагностике этому понятию уделяется огромное внимание [99,119,199].
Ближе всего к проблеме определения сущности представляемых знаний стоит проблема извлечения знаний [11]. В ней основной мо 16
мент связан с вопросом "Как получать знания?". При этом неявно предполагается, что эксперт является объективным носителем знаний, а инженеру по знаниям нужно только уметь "вытащить" из эксперта необходимые знания. Однако при таком подходе вопрос о том, какие именно знания необходимы, остается открытым, и для его прояснения требуются специальные исследования.
Представление знаний - только один из многих основополагающих моментов разработки экспертных систем. Другим важным моментом считается управление знаниями. Кроме того, что управляющая структура должна конструироваться с учетом выбранной формы представления знаний, следует учитывать также имеющую принципиальное значение возможную декомпозицию решаемых задач. Так, в товарных экспертных системах, построенных на базе продукционной модели, применяется свыше 800 правил [60], и очевидно, что при таком количестве правил их выполнение становится серьезной проблемой.
Известно, что продукционные системы включают три компоненты: базу знаний, хранящую продукционные правила; базу данных, отражающую возможные и текущие состояния некоторой задачи; управляющую структуру, решающую, какое из правил надлежит применить следующим. Декомпозиция базы знаний и базы данных с целью повышения эффективности управления - это общепризнанный способ [161]. Конечно, механизм декомпозиции зависит от особенностей предметной области. В данном исследовании предлагается в качестве механизма декомпозиции применить пять системных представлений объекта диагностирования, а именно: внешнее, иерархическое, функциональное, конструктивное и деградационное.
Анализ и классификация дефектов
Процедура задает порядок на множестве системных представлений ОД, осуществляет декомпозицию продукционной системы, и ее предлагается положить в основу глобального алгоритма функционирования ДЭС.
Содержательный смысл шагов данной процедуры следующий. Идентификация конкретного экземпляра ОД на основании его внешнего представления, оценка его внешних диагностических показателей. Оценка количественных показателей надежности ОД на основании его деградационного представления с целью оптимизации дальнейшего процесса поиска. Локализация логического дефекта с точностью до предельной подсистемы или отношения координации предельных подсистем в рамках иерархического представления ОД. Локализация логического дефекта с точностью до функционального блока или связи блоков в пределах функционального представления текущей предельной системы. Локализация физического дефекта в области, ограниченной дефектным функциональным блоком или связью, с помощью конструктивного представления этой области.
Конечно, системные особенности ОД, характеризуемые зани 66 маемым им местом в классификации (см. рис. 2.5), должны вносить уточнения в обобщенную процедуру ДЭС. Например, если ОД относится к классу технических конструкций, то он не имеет функционального представления. В хорошо структурированных поточных ОД функциональная и физическая структуры могут совпадать, образуя единое структурное представление. Далее, механизмы локализации на логическом и физическом уровнях в закрытых и открытых поточных системах существенно различаются. Ясно, что к закрытым системам наиболее приспособлены тестовые методы диагностирования. В открытых поточных системах с памятью в механизмах локализации могут быть использованы специальные контрольные точки, обеспечивающие временный разрыв обратных связей и др.
Таким образом, классификационные особенности ОД расширяют спектр возможных диагностических ситуаций [8] предметной области. В медицинской диагностике такого явления нет. Хотя человек как экземпляр ОД существенно сложнее любого технического объекта [14], но он всегда принадлежит единственному классу.
2.3. Анализ и классификация дефектов Объективная реальность, отражаемая термином «дефект», является основным предметом исследования технической диагностики. Этот термин широко используется в различных областях научной и практической деятельности.
В самом общем случае под дефектом (от лат. defectus -недостаток, изъян) понимают недопустимое отклонение от нормы. В содержании термина «дефект» родовой признак - это «отклонение», которое в данном случае является синонимом «изменению» и определяет объективную сущность дефекта. Изменение не зависит от фиксирующего его субъекта. Видовой признак данного термина -«недопустимое» и «норма» определяет субъективную окраску. Кто 67 то устанавливает норму и определяет уровень отклонения, который считается недопустимым.
Соотношение субъективного и объективного в термине «дефект» в различных областях науки и техники различно. Например, в кристаллографии дефект - это нарушение строгой периодичности расположения частиц в кристаллической решетке. Субъект имеет возможность целенаправленно нарушать периодичность, прикладывая внешние воздействия. С другой стороны, норма - строгая периодичность, существует объективно.
Признак недопустимости определяет определенную негативность явления «дефект». Например, в области контроля качества изделий дефекты снижают потребительскую стоимость изделия. Хотя это необязательное условие. В металловедении дефекты целенаправленно используются для улучшения пластичности металлов.
В общем случае термин «дефект» отражает и внешние, и внутренние свойства реальных объектов. В частности в области контроля качества изделий принимают во внимание и внешние, и внутренние дефекты; в дефектологии дефект - это внутренний признак; в надежности дефект (отказ) - это внешнее явление.
В области управления надежностью технических объектов статус термина «дефект» связан с жизненным циклом объекта и с особенностями задач этапов этого цикла. В данной работе акцент сделан на этапе эксплуатации и задаче поиска дефектов.
Определим эксплуатационный дефект как такое изменение, имеющее пространственно-временную определенность в экземпляре ОД, наличие которого ведет к невозможности дальнейшей его эксплуатации по техническим, безопасностным, экономическим или другим причинам.
С этапом проектирования связано понятие конструктивного дефекта (некорректное использование существующей системы знаний).
Такие дефекты не являются собственным предметом исследования технической диагностики как науки, хотя не выявленные на стадиях отладки и опытной эксплуатации конструктивные дефекты, конечно же, не могут не учитываться в практической деятельности. При наличии контура обратной связи «этап эксплуатации - этапы проектирования и производства» с достаточными инерционными характеристиками конструктивные дефекты «затухают».
Поскольку на этапе проектирования имеет место широкий круг задач, называемых задачами обеспечения контролепригодности, то техническая диагностика имеет и собственный предмет исследования, с которым связано понятие возможного эксплуатационного дефекта и множества таких дефектов.
Этап производства в рассматриваемом отношении характеризуется технологическими дефектами (каждое отдельное несоответствие проекту). Такие дефекты также не составляют собственный предмет исследования технической диагностики и относятся к области контроля качества продукции. В практической деятельности они конечно учитываются.
Рассмотренные понятия эксплуатационных, конструктивных и технологических дефектов образуют классификацию понятия «дефект» по критерию «внешние причины дефекта», которая приведена на рис. 2.6. Причина каждого дефекта обусловлена объективными (система знаний, технология, среда) или субъективными факторами.
Отношения эквивалентности на множестве возможных дефектов
В динамических классах смыкаются причинно-следственные и временные отношения (см. подраздел 3.1). Каждая отдельная причинно-следственная связь КЗПП может иметь свою временную задержку Тк, характеризующую момент наступления следствия по отношению к его причине, k=l,h, где h - число дуг в графе данного класса. Поэтому в зависимости от особенностей распределения задержек в КЗПП в будущем может реализоваться не одна последовательность событий, а целый веер таких последовательностей, т.к. вычисления ASi(t) по (3.11) будут учитывать это распределение задержек. Кроме того, если в момент времени / класс включает в себя п дефектов, то в некоторый момент (t-т) он мог включать m дефектов. При п=т будем иметь статический на отрезке (t-r,t) КЗПП, а при п&п - динамический на этом отрезке класс. Причем динамика может быть обусловлена и источником деградации данного класса и воздействием СТО объекта.
Метод моделирования динамических процессов в КЗПП включен в схему диагностического знания посредством Фрейм КЗД(х), который приведен на рис. 3.7.
Фрейм КЗД(х) позволяет для найденного или подозреваемого дефекта выбрать из базы данных соответствующий граф КЗПП и в результате моделирования получить упорядоченный по времени становления список дефектов этого класса. Полученный список используется в механизме выбора очередной проверки.
Метод количественного анализа КЗПП и результат его применения к ОД - линейная модель зависимости между ПП, могут быть использованы и в других диагностических приложениях.
Он может найти применение, например, в проектировании высоконадежных объектов. Имея аналитические выражения (линейная модель зависимости между ПП) для элементов КЗПП, можно поставить задачу по назначения таких коэффициентов чувствительности, которые обеспечивают приблизительное равенство скоростей изменения элементов вектора 8(t).
Для ясности приведем простейший пример. Если для 1, 4 и 5-го классов, приведенных в табл. 3.5, имеет место соотношение q2iqn l, т. е. Д 0, то 8\(t) и 82(t) могут неограниченно возрастать с течением времени. Наоборот, если \q2iqi2\»U то, например, для 4-го класса 2(t) (P2 i2)U т-е- влияние дуги (S2,s) практически незаметно. Чем больше мощность КЗПП, тем более интересные свойства классов могут быть выявлены при их анализе.
Следующее приложение метода - это анализ зависимостей (3.11) с целью выявления таких "точек" приложения технических воздействий при эксплуатации ОД, которые бы стимулировали снижение скорости ухудшения технического состояния.
Отношения эквивалентности на множестве возможных дефектов Обобщенная технология поиска дефектов включает в себя два этапа: предварительный и рабочий. В основе предварительного этапа лежит задача установления соответствия между дефектами и значениями их ДП. Определим формально два варианта такого соответствия. Первый - случай возможности случай возможности дефектов произвольной кратности (см. подраздел 3.1) (D,R, W), WcD xR, (3.16) где Do, D - соответственно множества элементарных (одиночных) и формальных дефектов; Rt - множество значений /-го ДП; h - число ДП (мощность множества S). Рабочий этап в безусловном диагностическом эксперименте имеет два подэтапа. Первый - экспериментальная оценка ДП, т.е. оценка элементов кортежа г={г},г],-Л\ г/еЛ,, rfeR2, rkheRh, (3.17) и второй - вывод суждения о текущих дефектах или об исправном состоянии по оценке (3.17) и по графику только одиночных дефектов (D0,R,Wo), R = RjxR2x...xRh; W0cD0xR. (3.15) Второй - случай возможности дефектов произвольной кратности (см. подраздел 3.1) (D,R, W), WcD xR, (3.16) где Do, D - соответственно множества элементарных (одиночных) и формальных дефектов; Rt - множество значений /-го ДП; h - число ДП (мощность множества S).
Рабочий этап в безусловном диагностическом эксперименте имеет два подэтапа. Первый - экспериментальная оценка ДП, т.е. оценка элементов кортежа г={г},г],-Л\ г/еЛ,, rfeR2, rkheRh, (3.17) и второй - вывод суждения о текущих дефектах или об исправном состоянии по оценке (3.17) и по графику W(Wt) соответствия (3.15) или (3.16).
Поиск способов установления соответствий (3.15), (3.16) и исследование их свойств лежат в основе всех существенных проблем технической диагностики [14]. Вводимые ниже понятия картин отношений между дефектами и их ДП позволяют вычленить проблему относительной эквивалентности дефектов. 1. Поставим во взаимно однозначное соответствие элементам dt множества D0 вершины v, множества Vj , а различным кортежам г 123 (см. (3.17)) - вершины Vj множества V2. Тогда двудольный граф G]= y,Ui ,V=V]uy2, у которого множество дуг удовлетворяет соотношению U1cV1xV2, будем называть картиной отношений Do-R. 2. Если в пункте 1 в (3.17) кортежи г являются одноэлементными (один ДП), то соответствующий граф обозначим G;y и назовем его картиной отношений DQ-RJ . 3. Если в пункте 1 элементы множества V] сопоставить с элементами множества D, то получим граф G и будем называть его картиной отношений D-R. 4. Если в пункте 3 дополнительно принять условие об одноэле-ментности кортежей (3.17), то получим граф G, и назовем его картиной отношений D-Rj. Структурные особенности введенных выше графов определяют сущность относительной эквивалентности дефектов (относительно данного множества диагностических показателей).
Продукционная форма представления результатов диагностических проверок
Во многих случаях допусковый способ контроля ФДБ исследуется на основе ФФБ, называемых логическими блоками. В принятой выше классификации логический блок имеет тип (N:l) и однородную сигнальную сложность на каждом внешнем канале равную двум -{«сигнал в допуске», «сигнал вне допуска»}. Схемы, построенные из таких блоков, называют логическими ДМ [135]. Они практически аналогичны комбинационным схемам [101]. Если в ЛБ убрать ограничение на число выходов и допустить наличие памяти, то получим модель ФДБ в виде автомата с памятью. Такие блоки в дискретной диагностике рассматривают в качестве самостоятельных ОД [209].
Каковы логические возможности теории распознавания образов в отношении контроля ФДБ (параметрический контроль)? Исходной диагностической информацией являются значения сигналов на внешних каналах. Комплексный набор этих (N+M) значений (входных и выходных) в соответствии с параметрическим способом контроля образует точку в (N+М)-мерном пространстве. По принадлежности этой точки одной из предварительно выделенных областей судят об исправности ФДБ. Известно, что практическая применимость параметрического способа обосновывается гипотезой компактности [20,66,189]. Сложность проблемы компактности определяется в первую очередь размерностью пространства параметров. Если N 1, то реальна такая ситуация, при которой дефекты искажают выходные сигналы не на всех тестовых наборах. Кроме того, в определенных внутренних состояниях дефекты могут не влиять на выход на всех тестовых наборах. Более того, даже при N=1 и необоснованном назначении допусков (ограниченном частотном диапазоне в динамическом способе) реально существующие дефекты могут быть не выяв 160 лены. Для получения объективного результата СДД вынужден проверять блок, в общем случае, на всех возможных наборах и во всех возможных состояниях, т.е. К раз, и формулировать на этом основании суждение о текущем ТС. Такой подход естественным образом обусловливает проблему минимизации на множестве тестовых наборов [27,65]. Объем минимального контролирующего или диагностического тестов (число и состав подмножества необходимых тестовых наборов для оценки исправности или выявления всех элементов заданного множества дефектов) определяется двумя главными факторами - особенностями внутренней структуры ФДБ и заданным множеством дефектов. Если внутренняя структура ФДБ неизвестна, а заданным множеством дефектов является ВМД, то логичным будет предположение о том, что объем минимального диагностического теста совпадает со значением выражения (4.3), т.е. равен объему полного теста. Эта гипотеза может быть проверена для данного ФДБ только экспериментальным путем.
При контроле ФДБ следует учитывать факт неоднородности элементов ВМД. Это множество может включать в себя как подмножество функциональных дефектов - таких, которые искажают сигналы на внешних выходах (динамические и логические дефекты), так и нефункциональных - не искажают выходы, но имеют недопустимые показатели сопутствующих полей [107,115,141,233].
Исследуем контролирующие и диагностические возможности нейросетевой технологии в отношении ФДБ. Нейронная сеть (НС) в общем виде характеризуется внешними рецепторами и аксонными полями [110,140,179], определяющими числа входных N и выходных М каналов. Внутренняя характеристика НС - это число формальных нейронов и способ их распределения по группам. Внешние каналы допускают как дискретные, так и непрерывные сигналы. Перечисленные характеристики определяют информационную ёмкость сети.
В современной научной и практической деятельности активно применяют нейросетевую технологию [106,110,140]. Она находит место и в образовательном процессе [57,220]. В приложениях технической диагностики нейронная сеть используют либо в качестве механизма распознавания диагностических сигналов [86,155], либо -распознавания диагностических параметров [13,213]. В данной работе предлагается для диагностирования ФДБ в нейросетевой технологии использовать идею дополнительного движения [169] диагностических показателей.
Внешне нейронная сеть изоморфна комбинационному (N:M) ФДБ и служит ему адекватным нейронным ФФБ. В общем случае нейронный ФФБ при достаточном числе нейронов можно обучить достаточно сложному функциональному поведению ФДБ [ПО]. В этом смысле предлагается НС использовать в качестве носителя эталона исправного ТС любого ФДБ. В дальнейшем нейронную сеть с данным предназначением будем называть эталонной (ЭНС). Адекватно имитируя внешнее поведение ФДБ, ЭНС является удобным средством для получения дополнительного движения выходных сигналов и организации способа контроля ТС этого блока. Обобщенный механизм предлагаемого способа иллюстрируется схемой на рис.4.4.
В этой схеме блок предварительной установки (БПУ) предназначается для циклического задания внутреннего состояния в контролируемом блоке и подачи идентификатора этого состояния на определенный вход ЭНС. Для комбинационного блока цикл вырождается в один проход. Блок сравнения (БС) вычисляет определённую функцию / от разности реакций Ау блока и его ЭНС на z-м тестовом наборе я,. Скалярный сигнал s{ на выходе блока сравнения запоминается в буферном блоке (ББ).
